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龙图腾网获悉安徽建筑大学申请的专利一种人脸表情自动标注的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：CN116012903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202210564154.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种人脸表情自动标注的方法及系统是由王坤侠;何瑞翔设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人脸表情自动标注的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种人脸表情自动标注的方法及系统，方法包括：获取人脸图像，选取峰表情的人脸图像作为表情图像数据集；选出数据集中五分之一人脸图像，对其表情的情感标签进行人工标注；构建基于自监督学习的模型框架。在辅助任务中，利用Efficient‑CapsNet模型作为人脸表情特征提取的编码器，将表情图像数据集中未标注的表情图像送入编码器中进行特征提取，对比学习特征表示，获得预训练模型；在自监督学习的下游任务当中，将预训练模型获得的有标注数据集上进行训练和微调，获得最终自动标注模型；将自动标注模型对同一场景获取到的人脸表情图像进行自动标注，获得标注结果。本发明解决了现有技术中依赖人工标注以及人工标注主观差异导致结果参差不齐的技术问题。

本发明授权一种人脸表情自动标注的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种人脸表情自动标注的方法，其特征在于，所述方法包括： S1、以预置图像采集设备获取人脸表情图像的图像帧，以所述图像帧形成数据集，剔除所述数据集中的人脸采集异常图像，选取所述数据集中的峰表情对应的人脸图像作为人脸表情图像数据集，预处理所述人脸表情图像数据集； S2、按照预置划分比例划分所述人脸表情图像数据集，其中，前述划分操作得到的子集包括：待标注数据集及无标注数据集，人工感情标注所述待标注数据集，以得到有监督训练的数据集，以所述无标注数据集作为自监督学习的训练数据集； S3、构建基于Efficient-CapsNet的自监督标注模型，利用Efficient-CapsNet编码器作为自监督学习辅助任务中的表征提取编码器，并进行对比学习，以获得最优预训练模型，所述步骤S3包括： S31、数据增强处理所述人脸表情图像，以得到待编码图像、以Efficient-CapsNet编码器处理所述待编码图像，据以获取图像特征表示数据； S32、根据所述图像特征表示数据进行对比学习，据以构建自监督标注模型的辅助任务，设置辅助训练参数，将所述自监督学习的训练数据集输入所述辅助任务，以进行迭代对比训练，据以获取并保存所述最优预训练模型； S4、在自监督的下游任务中，将所述最优预训练模型结合预置分类器，在所述有监督训练的数据集上进行有监督训练及预置调节操作，以得到自动标注模型，所述步骤S4包括： S41、构建所述自监督标注模型的下游任务，其中，所述下游任务包括：下游任务编码器及下游任务分类器； S42、设置下游训练参数，将所述有监督训练的数据集输入所述下游任务，结合所述下游任务分类器及所述最优预训练模型，以进行有监督的迭代训练，据以获取并保存所述自动标注模型； S5、以所述自动标注模型对所述人脸表情图像进行情感自动标注，以得到人脸表情自动标注结果。

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