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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于自监督的小样本面部表情识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115578770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211302076.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于自监督的小样本面部表情识别方法及系统是由郑向伟;陈宣池;任秀秀;李甜甜;张宇昂设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督的小样本面部表情识别方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了基于自监督视觉的小样本面部表情识别方法及系统，涉及情绪识别技术领域，包括针对无标签人脸表情图像，对每个原始图像进行四个前置任务，通过ViT模型产生四组损失函数；从实验室面部表情图像中获取表情序列和峰值表情图像并提取时空特征，利用时空特征进行表情分类，并对ViT模型的所有参数进行微调；将自然环境面部表情图像划分支持样本和查询样本，然后分别输入至微调后的ViT模型中计算特征向量，基于支持样本的特征向量计算每个表情类别的原型向量，计算每个原型向量和查询样本的特征向量之间的欧式距离，利用欧式距离确定查询集样本的表情分类结果；有效降低小样本面部表情识别任务的训练成本，提高分类准确率。

本发明授权基于自监督的小样本面部表情识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自监督的小样本面部表情识别方法，其特征在于，包括： 构建无标签人脸数据图像集、实验室采集的面部表情图像集以及自然环境采集的面部表情图像集； 针对无标签人脸表情图像，对每个原始图像进行四种方式的变换构成四个前置任务，通过ViT模型解决前置任务产生四组损失函数； 对于预处理后的无标签人脸数据集，构造图像去噪重建、旋转角度预测、图像分块拼图和遮挡图像还原四个前置任务，利用一种自适应加权损失函数整合四个前置任务的损失，优化并更新ViT模型参数，具体为： 对每个原始图像进行四种方式的变换处理，以构造图像去噪重建、旋转角度预测、图像分块拼图和遮挡图像还原四个前置任务；使用ViT模型同时解决四个前置任务并产生四组损失；利用自适应加权损失函数整合四个前置任务的损失，得到自监督预训练阶段总的损失函数；计算并优化损失函数，更新ViT模型参数； 从实验室面部表情图像中获取表情序列和峰值表情图像进行时间特征和空间特征的提取，将时间特征和空间特征进行融合得到时空特征进行表情分类，在此过程中对ViT模型的所有参数进行微调； 对于第个样本，将其表情序列和峰值表情图像同时送入预训练的ViT中提取时间特征和空间特征，对二者进行融合得到时空特征，将时空特征送入分类层计算表情分类结果，在此过程中计算并优化微调阶段的损失，同时对预训练ViT模型的所有参数进行微调； 将自然环境面部表情图像划分支持样本和查询样本，将支持样本和查询样本分别输入至微调后的ViT模型中计算输出特征向量，基于支持样本的特征向量计算每个表情类别的原型向量，计算每个表情类别的原型向量和查询样本的特征向量之间的欧式距离，利用欧式距离确定查询集样本的表情分类结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东师范大学，其通讯地址为：250014 山东省济南市历下区文化东路88号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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