淮阴工学院吴怡啄获国家专利权
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龙图腾网获悉淮阴工学院申请的专利一种融合并行网络特征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：CN116631034B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310616432.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种融合并行网络特征的人脸表情识别方法是由吴怡啄;杨定礼;周辉;朱小豪设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合并行网络特征的人脸表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合并行网络特征的人脸表情识别方法，包括：首先对传统VGG13网络进行改进，将传统VGG13网络中最后一组普通卷积组替换为空洞卷积组；其次，在Alexnet网络的第四层与第五层卷积层之间加入加权处理层，并使用改进Alexnet网络和改进VGG13网络两种网络同时对数据集进行特征提取，提取到的特征融合起来，再进行分类与识别。本次创新的目的是在时间、参数几乎不增加的情况下，利用空洞卷积获取更大的感受野，以及通过特征融合的方式将单一的特征信息转化为更加丰富的特征信息。本发明可以用于在线课堂中，提升教师对整个教学质量的把控，根据学生们的反应对教学内容进行及时调整，提高课堂效率，优化课堂节奏。
本发明授权一种融合并行网络特征的人脸表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合并行网络特征的人脸表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取人脸表情图像，进行图像预处理； 步骤2：构建用以获取训练的特征参数值以及模型权重的改进VGG13网络模型，从而获得各人脸表情的属性特征，所述改进VGG13网络模型将最后一组3×3普通卷积组替换为空洞率为2的空洞卷积组； 步骤3：在Alexnet网络的第四层与第五层卷积层之间加入加权处理层，将数据集输入改进VGG13网络和改进Alexnet网络模型，在第一层全连接层输出后二者特征融合； 步骤4：使用训练好的改进VGG13网络模型权重以及求取的属性特征进行面部表情的识别工作。
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