重庆邮电大学文武获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种基于空间分布损失函数的真实环境下的人脸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：CN114187638B 。
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：202111522270.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于空间分布损失函数的真实环境下的人脸表情识别方法是由文武;董玉晖设计研发完成，并于2021-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于空间分布损失函数的真实环境下的人脸表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于空间分布损失函数的真实环境下的人脸表情识别方法，涉及计算机视觉领域，本发明的技术方案S1将人脸表情数据集的图像进行预处理；S2设计高效注意力机制的卷积神经网络；S3在高效注意力机制网络学习过程中部署联合损失函数进行监督学习；S4将人脸表情数据集分为训练集、验证集以及测试集；对上文设计的卷积神经网络进行预训练；S5利用人脸表情数据集对训练模型进行参数微调，得到最终的人脸表情识别模型；S6使用最终的人脸表情识别模型进行人脸表情识别。经过训练后得到人脸表情识别模型，实现对待分类表情图像的有效分类。
本发明授权一种基于空间分布损失函数的真实环境下的人脸表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间分布损失函数的真实环境下的人脸表情识别方法，其特征在于， S1将人脸表情数据集的图像进行预处理； S2设计高效注意力机制的卷积神经网络； S3在高效注意力机制网络学习过程中部署联合损失函数进行监督学习，该损失函数由Softmaxloss、centerloss以及SDloss组成，其公式如下： L＝Ls+λLc+γLSD 其中λ＝3，γ＝5，其中Ls为Softmax损失，Lc为中心损失； 部署高效注意力机制网络中的联合损失函数的具体的含义： LSD为新提出的空间分布损失；ai为样本经过卷积神经网络后的高维特征，api表与ai具有相同的标签的样本高维特征；aqj表示与ai不同类别的样本高维特征； S4将人脸表情数据集分为训练集、验证集以及测试集；对上文设计的卷积神经网络进行预训练； S5利用人脸表情数据集对训练模型进行参数微调，得到最终的人脸表情识别模型； S6使用最终的人脸表情识别模型进行人脸表情识别。
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