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龙图腾网获悉广西师范大学申请的专利一种基于全局-局部协同正则化的人脸动作单元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：CN117935337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202410110474.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于全局-局部协同正则化的人脸动作单元识别方法是由周祚山;谭玉枚;夏海英设计研发完成，并于2024-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局-局部协同正则化的人脸动作单元识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于全局‑局部协同正则化的人脸动作单元识别方法，使用带标签的人脸训练数据输入到深度神经网络提取高层语义特征表示；构建全局分支网络来建模全局范围内不同人脸动作单元之间的依赖关系；构建局部分支网络，建模人脸局部区域之间的人脸动作单元的外在关系，以及建模人脸局部区域内的人脸动作单元的区域内的联系，以此学习到与人脸动作单元相关的判别性区域特征；设计一致性协同正则化机制，约束全局分支与局部分支学习到的特征经过不同的多标签分类器后输出一致的预测结果；本发明经过反复循环迭代生成人脸动作单元识别网络，生成最优网络参数，提高了人脸动作单元识别的准确率。

本发明授权一种基于全局-局部协同正则化的人脸动作单元识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局-局部协同正则化的人脸动作单元识别方法，其特征在于，包括下列步骤： 步骤1：获取带人脸动作单元标注的人脸图像训练集并进行预处理操作； 步骤2：构建特征提取器，提取与人脸面部相关的高层语义特征表示； 步骤3：构建全局-局部双分支网络，分别建模不同粒度的人脸动作单元之间的关系； 所述全局-局部双分支网络包括全局分支网络和局部分支网络，所述全局分支网络通过建模跨区域像素间的关系，在全局范围内实现不同AU特征之间的交互，捕捉不同AU的全局上下文信息，所述AU为ActionUnit，即人脸动作单元，所述局部分支网络分区域获取高维特征表示，分别送入三个独立的人脸动作单元分类器获得不同区域块的预测结果，综合得到最终局部分支网络的预测结果； 所述全局分支网络采用多标签交叉熵分类损失函数进行AU识别，公式如下: 其中，表示全局分支的分类损失函数，C表示AU类别数目，表示全局分支网络第i个AU预测结果，而pi表示第i个AU的真实标签值，bc表示一个平衡参数，用于平衡每个批次训练数据中的样本权重； 所述局部分支网络采用多标签交叉熵分类损失函数进行AU识别，公式如下: 其中，表示局部分支的分类损失函数，C表示AU类别数目，表示局部局分支对第i个AU的预测结果，而pi表示第i个AU的真实标签值，bc表示一个平衡参数，用于平衡每个批次训练数据中的样本权重； 步骤4：设计一致性协同正则化约束机制，协同训练所述全局-局部双分支网络，优化网络模型； 步骤5：利用误差反向传播训练人脸动作单元识别网络，不断更新网络模型，收敛生成最优网络参数，得到最佳的人脸动作单元识别网络模型； 步骤6：将待识别的人脸图像输入到收敛后的人脸动作单元识别网络模型进行测试，获取人脸动作单元识别结果。

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