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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种基于A-LGS和卷积神经网络的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：CN116824665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202310701921.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于A-LGS和卷积神经网络的表情识别方法及系统是由吴怡啄;杨定礼;周辉;朱小豪设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于A-LGS和卷积神经网络的表情识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于A‑LGS和卷积神经网络的表情识别方法及系统，该方法包括收集带有面部表情特征的图像，建立数据集；对数据集中图像进行标签标记；基于局部图结构LGS构造平均局部图结构A‑LGS，并利用A‑LGS描述训练集中图像局部特征；基于VGG网络模型构建表情识别模型；对表情识别模型进行训练，训练过程包括将训练集内图像输入表情识别模型，提取图像全局特征，将A‑LGS描述的图像局部特征和图像全局特征串联拼接融合，利用测试集对表情识别模型进行测试；该系统包括数据处理模块、特征提取模块、模型训练模块。本发明解决了现有技术中采用LGS和VGG网络对图像进行特征提取，因样本分布不均衡本导致神经网络分类性能出现偏差及分类正确率低的问题。

本发明授权一种基于A-LGS和卷积神经网络的表情识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于A-LGS和卷积神经网络的表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：收集带有面部表情特征的图像，建立数据集； 步骤S2：对数据集中图像进行标签标记，并划分为训练集和测试集； 步骤S3：基于局部图结构LGS构造平均局部图结构A-LGS，并利用A-LGS描述训练集中图像局部特征，具体是将图像均匀切割，分别处理为A-LGS图像，再对A-LGS图像内的特征值进行统计得到特征直方图，作为图像的局部特征信息，所述基于局部图结构LGS构造平均局部图结构A-LGS，是指使用两个不同的图结构代替局部图结构LGS中一个图结构来描述图像中心像素与周边像素的关系，再分别计算局部图结构LGS二进制值乘以相应的权重得到两个特征值，取两个特征值的平均值作为中心像素的特征值，建立平均局部图结构A-LGS； 步骤S4：基于VGG网络模型构建表情识别模型，具体是在VGG网络模型中引入损失函数L-SoftMax和焦点损失FocalLoss，构建表情识别模型； 步骤S5：对表情识别模型进行训练，训练过程包括将训练集内图像输入表情识别模型，提取图像全局特征，将A-LGS描述的图像局部特征和图像全局特征串联拼接融合； 步骤S6：利用测试集对表情识别模型进行测试。

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