合肥工业大学孙晓获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利具有噪音鲁棒性的表情识别方法和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：CN115376181B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210813350.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权具有噪音鲁棒性的表情识别方法和系统是由孙晓;张梓洋;江月琪;汪萌设计研发完成，并于2022-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本具有噪音鲁棒性的表情识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种具有噪音鲁棒性的表情识别方法、系统、存储介质和电子设备，涉及表情识别技术领域。本发明中，构建表情识别模型，所述表情识别模型包括深度神经网络、co‑division子模型和tri‑regularization子模型；该方法使用co‑learning策略进行模型训练，根据两个深度神经网络的预测结果和样本的表情标签之间的逻辑关系，挖掘数据集中的干净数据、模棱两可数据以及噪音标签数据，提高模型的辨别能力；并针对不同的数据类型采用不同训练策略优化参数，直至所述表情识别模型收敛，提高模型的抗噪能力以及提高表情识别的准确率。
本发明授权具有噪音鲁棒性的表情识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种具有噪音鲁棒性的表情识别方法，其特征在于，构建表情识别模型，所述表情识别模型包括深度神经网络、co-division子模型和tri-regularization子模型；该方法包括： S1、获取包含若干人脸表情图片及其原始标签的训练集； S2、将每一张人脸表情图片分别输入两个所述深度神经网络，获取第一、第二预测类别； S3、将所述原始标签、第一和第二预测类别同时输入co-division子模型，划分训练集为干净数据集、模棱两可数据集和错误标签数据集三部分； S4、将所述干净数据集、模棱两可数据集和错误标签数据集输入tri-regularization子模型，针对这三个数据集分别采用不同训练策略优化参数，直至所述表情识别模型收敛； S5、将待识别的人脸表情图片输入收敛后的模型，获取具有噪音鲁棒性的表情识别结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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