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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于微搜索的面部表情数据增广方法及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：CN118397679B 。

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：202410545613.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于微搜索的面部表情数据增广方法及系统是由黄翰;冯艳洁;徐粤婷设计研发完成，并于2024-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于微搜索的面部表情数据增广方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于微搜索的面部表情数据增广方法，包括以下步骤：对原始图像进行人脸检测，获取原始图像的人脸关键点，筛选表情相关的人脸关键点，构建原始图像的有效决策子集；利用差分进化算法对原始图像的有效决策子集进行搜索，获取增广图像的人脸关键点，构建增广图像的有效决策子集；对原始图像进行三角剖分，根据原始图像的有效决策子集和增广图像的有效决策子集进行图像变换，获得增广图像；计算增广图像的适应值，根据适应值调整搜索参数，对原始图像的有效决策子集进行迭代搜索，输出最优增广图像。本发明通过将最优增广图像对应的增广数据集并入原始图像对应的面部表情原数据集，能够实现简单、快速和高效的面部表情多样数据增广。

本发明授权基于微搜索的面部表情数据增广方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于微搜索的面部表情数据增广方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.对原始图像进行人脸检测，获取原始图像的人脸关键点，筛选表情相关的人脸关键点，构建原始图像的有效决策子集； S2.利用差分进化算法对原始图像的有效决策子集进行搜索，获取增广图像的人脸关键点，构建增广图像的有效决策子集； S3.对原始图像进行三角剖分，根据原始图像的有效决策子集和增广图像的有效决策子集进行图像变换，获得增广图像； S4.计算增广图像的适应值，根据适应值调整搜索参数，对原始图像的有效决策子集进行迭代搜索，输出最优增广图像； 步骤S1中，筛选出与面部表情相关的人脸关键点，将不影响面部表情的人脸关键点移除，构建原始图像的有效决策子集； 步骤S3中，将不影响面部表情的人脸关键点重新加入到原始图像的有效决策子集中，将原始图像的边界点加入到原始图像的有效决策子集中，对原始图像的有效决策子集上的点进行三角剖分，获得与原始图像的有效决策子集对应的三角网格； 将不影响面部表情的人脸关键点以及原始图像的边界点的位置坐标，添加到人脸关键点新位置坐标的集合中，使用仿射变换公式，通过人脸关键点的旧位置坐标和新位置坐标，计算用于进行仿射变换的位置坐标； 遍历三角网格中的三角形，利用三角形每个顶点对应的旧位置坐标和用于进行仿射变换的位置坐标，生成仿射变换矩阵，并根据仿射变换矩阵对原始图像进行变换，生成增广图像； 步骤S4中，利用预训练好的面部表情识别模型，对增广图像集合进行筛选评估，去除不符合约束的增广图像，根据增广图像适应值的大小，筛选出最优的个体组成新的父代种群； 若搜索达到最大迭代次数，则退出搜索输出最优增广图像，并将最优增广图像对应的增广数据集合并到原数据集中，否则将最优的个体设为新的父代种群，重复迭代搜索，直至获得最优增广图像。

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