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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于超图的多视角面部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：CN120260101B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510726140.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于超图的多视角面部表情识别方法是由卿粼波;徐日升;唐俊峰;陈洪刚;王苹宇设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超图的多视角面部表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于超图的多视角面部表情识别方法，主要涉及深度学习中提取图像中的情绪特征进行表情识别的问题。首先根据面部关键点的空间分布特点构建超图结构，以更合理的空间布局来凸显其中的几何特征；其次设计了关键点特征引导模块，利用超图卷积得到的高阶关联信息来引导ResNet50网络的空间特征定位，使其关注图像中更能反映情感的区域；为了从两种异构特征空间中学习统一的情感特征，进一步设计了交叉融合模块，以交叉注意力的机制整合异质特征。本发明充分考虑面部表情在不同视角下的分布特点，通过超图表征关键点中的几何特征，并用其引导图像空间特征定位，提高了表情识别技术在实际应用中的适应性。

本发明授权一种基于超图的多视角面部表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超图的多视角面部表情识别方法，其特征在于： a.通过面部关键点构建超图，表征不同视角下的拓扑结构信息； b.使用双流异构网络提取面部特征，通过超图卷积提取面部关键点中的几何特征，通过ResNet50提取图像空间特征； c.使用面部关键点的几何特征引导图像特征定位，实现对面部关键区域的重点关注； d.通过交叉注意力深度融合几何特征和空间特征，实现异构空间的融合； （1）数据预处理：将数据集中的人脸图片裁剪并缩放至224×224像素，并随后进行标准化处理，并引入随机擦除技术以增强模型对局部特征缺失的鲁棒性； （2）面部关键点检测：采用RetinaFace算法对人脸图像进行检测，得到面部关键点的空间坐标； （3）构建超图：利用步骤（2）得到的关键点数据，根据不同的面部区域构建超图，并利用超边将不同区域连接起来； （4）几何特征提取：使用超图卷积推理更新步骤（3）得到的超图，有效捕捉面部表情的全局特征； （5）空间特征提取：利用ResNet50网络提取面部图像中的空间特征，捕捉面部图像中丰富的局部情感细节； （6）引导特征定位：利用步骤（4）中由超图卷积得到的几何特征引导步骤（5）中空间特征的定位，使模型关注于更能体现情感的面部区域； （7）特征融合：步骤（4）和步骤（5）中构建的特征空间存在语义差异，所以使用交叉注意力机制进行异构特征融合，得到统一的情感描述； （8）模型训练：基于端到端学习框架，利用交叉熵损失函数进行梯度反向传播，实现模型优化。

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