上海海事大学李转获国家专利权
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龙图腾网获悉上海海事大学申请的专利用于提高视频中面部表情识别准确率的网络模型及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：CN115410264B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211270331.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权用于提高视频中面部表情识别准确率的网络模型及方法是由李转;刘晋;王恒阳设计研发完成，并于2022-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本用于提高视频中面部表情识别准确率的网络模型及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于提高视频中面部表情识别准确率的网络模型及方法，所述方法包括：输入初始视频图像，通过3D卷积网络进行特征提取；在所述3D卷积网络中融合AU感知注意力模块，通过AU感知注意力模块关注面部情感表达的重点区域，学习面部重点部位的特征；对得到的特征图通过胶囊网络进行编码，将增强的特征映射通过胶囊之间的动态路由进行编码；通过三个全连接层进行解码，通过非线性挤压函数实现最终的表情分类。本发明实现了更高精度的面部表情识别。
本发明授权用于提高视频中面部表情识别准确率的网络模型及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于提高视频中面部表情识别准确率的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 输入初始视频图像，通过3D卷积网络进行特征提取； 在所述3D卷积网络中融合AU感知注意力模块，通过AU感知注意力模块关注面部情感表达的重点区域，学习面部重点部位的特征，具体包括：在构建注意力图时，首先找出关键面部地标，通过关键面部地标定义AU中心，获得AU中心后，基于中心位置构建注意力图； 对得到的特征图通过胶囊网络进行编码，将增强的特征映射通过胶囊之间的动态路由进行编码，具体包括：通过AU注意力约束获得的特征被送入到胶囊网络的PrimaryCaps层，对于PrimaryCaps层胶囊，被激活的胶囊进行位置信息编码，DigitCaps层采用每个胶囊活动向量的长度代表出现的每个类别的概率，并用于计算分类损失，在PrimaryCaps层和DigitCaps层之间每个胶囊接收来自前一层胶囊的输入，网络执行动态路由一致性算法； 通过三个全连接层进行解码，通过非线性挤压函数函数实现最终的表情分类。
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