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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十五研究所申请的专利一种基于类脑技术的自然场景下的表情识别方法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：CN115984924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202211593741.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于类脑技术的自然场景下的表情识别方法是由李宏菲;臧义华;陈莉莉;李雪扬;凡叔军设计研发完成，并于2022-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于类脑技术的自然场景下的表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种表情特征提取装置，一种基于表情特征提取模型的自然场景下的表情识别方法，以及一种基于类脑技术的自然场景下的表情识别方法，表情特征提取模型对SCAN模型进行了改进：将backboneResNet50替换为预训练后的ResNet18提取表情样本的全局及局部纹理信息;将BERT模型中的mask机制替换为排序机制；采用LSTM捕捉样本基于DenseSift关键点表述的时序变化；将基于全局、局部和时序信息的决策概率值进行融合，完善决策的信息提取；结合交叉熵损失函数和卡方估计实现端到端的模型学习。本发明增强了对面部遮挡、头部姿势变化、光照不均匀的鲁棒性，进一步提升了模型的泛化性。

本发明授权一种基于类脑技术的自然场景下的表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种表情特征提取装置，其特征在于：表情特征提取模型包括两条分支，即纹理分支和几何分支，其中，纹理分支基于注意力机制分别提取人脸图像的全局空间注意力、局部块空间注意力以及每个局部块的自注意力表述，全局空间注意力用于突出输入人脸图像的不同像素点对全局表情识别的影响，局部块空间注意力用于突出各个像素点对所在的局部块的重要性，每个局部块的自注意力表述用于突出将人脸分为多个局部区域时，不同的局部块对全局表情识别的贡献性；几何分支用于描述面部的各个区域随着人眼浏览一张图像的时序变化；将全局空间注意力、局部块表述以及几何分支提取的特征进行特征级融合或者决策级融合，得到表情识别结果，其中，局部块表述包括局部块空间注意力以及每个局部块的自注意力表述； 纹理分支的工作过程为，将待识别人脸图像输入预训练后的ResNet18，选取ResNet18任一中后层输出的特征图作为全局特征图，基于全局特征图分别生成全局空间注意力、局部块空间注意力以及每个局部块的自注意力表述；预训练包括两步，首先基于人脸识别数据集对ResNet18进行预训练，用于获取捕捉图像基本特征的能力；接下来迁移学习，迁移到对表情样本集的学习； 几何分支的工作过程为，利用DenseSIFT算子对待识别人脸图像提取关键点及其相应的直方图表述，并将关键点的二维坐标值与直方图表述进行融合，将融合的信息输入到时序模型LSTM中，得到关键点随时间变化的时序信息。

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