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龙图腾网获悉苏州耀腾光电有限公司申请的专利基于空间通道卷积和增强压缩激励注意力的人脸表情识别方法、系统和设备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：CN120452047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510949401.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于空间通道卷积和增强压缩激励注意力的人脸表情识别方法、系统和设备是由傅森;蔡晟潍;王东东设计研发完成，并于2025-07-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间通道卷积和增强压缩激励注意力的人脸表情识别方法、系统和设备在说明书摘要公布了：本发明涉及基于空间通道卷积和增强压缩激励注意力的人脸表情识别方法，包括：S1利用空间通道卷积扩大感受野，捕获图像的全局信息；S2对不同尺度和不同层级的特征信息进行特征融合；S3使用全局注意力的压缩激励模块自适应调整特征映射权重，增强模型对重要特征的关注。本发明的空间通道卷积能够增强对多尺度、跨层级特征的感知能力；特征融合模块在通道维度上整合不同尺度和层级的特征信息，通过自适应权重获取机制实现特征信息的优化组合；全局注意力的压缩激励模块能够缓解信息丢失问题，提升识别准确性。本发明的方法在人脸表情识别的准确率上取得了显著提升，同时计算成本和网络规模远小于同类型现有技术，具有更高的准确性和鲁棒性。

本发明授权基于空间通道卷积和增强压缩激励注意力的人脸表情识别方法、系统和设备在权利要求书中公布了：1.一种基于空间通道卷积和增强压缩激励注意力的人脸表情识别方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1：利用空间通道卷积扩大感受野，捕获图像的全局信息； 步骤S2：对不同尺度和不同层级的特征信息进行特征融合； 步骤S3：使用全局注意力的压缩激励模块自适应调整特征映射权重，增强模型对重要特征的关注，所述全局注意力的压缩激励模块包括双分支结构，其中一个分支用于捕获全局信息，另一个分支用于捕获局部特征细节信息； 步骤S1中，对于残差网络的输入特征，先通过空间特征重构获取空间细化特征，再通过通道特征重构获取通道细化特征； 空间特征重构包括： 特征图分割：将信息量较大的特征图与信息量较少的特征图进行分割，且利用群归一化的比例因子评估特征图的不同信息内容； 特征图重构：将信息丰富的特征与信息较少的特征求和，通过采用交叉重构策略充分组合不同的信息特征，将交叉重构的特征和进行拼接，得到优化的空间特征图； 步骤S2中，特征融合具体包括如下步骤： 步骤S21：将全局增强特征和局部注意特征在通道维度上进行拼接和降维，输出特征； 步骤S22：利用两组线性计算和Sigmoid函数获取自适应融合权重： ； 其中，为学习的自适应权重，中包含批标准化、ReLU激活函数以及卷积操作； 步骤S23：根据自适应权重实现全局增强特征和局部注意特征加权融合： ； 为自适应融合特征，表示元素乘法； 将自适应融合特征输入至全局平均池化层、全连接层以及Softmax分类器获取其类别向量和最终表情类别： ； ； 其中，为模型可识别的表情类别数，为特征向量被判别为第类表情的概率，表示最终预判的表情类别。

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