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龙图腾网获悉中移(苏州)软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司申请的专利人脸情绪识别网络模型的训练方法、装置、设备和介质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：CN117315752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202311255467.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸情绪识别网络模型的训练方法、装置、设备和介质是由马偲婷;李东栋设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸情绪识别网络模型的训练方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种人脸情绪识别网络模型的训练方法、装置、设备和介质，该人脸情绪识别网络模型包括主干网络、特征融合模块、检测模块和情绪分类模块，方法包括：获取数据集；将数据集中的训练图像输入到主干网络，得到第一特征图像；将第一特征图像输入到特征融合模块进行特征融合，得到第二特征图像；将第二特征图像输入到检测模块进行多个不同尺度人脸检测，得到人脸特征图像；将人脸特征图像输入到情绪分类模块，得到模型预测结果；根据模型预测结果对人脸情绪识别网络模型进行优化，得到优化后的人脸情绪识别网络模型。本发明训练的模型可以直接对提取的特征进行分类并回归得到人脸情绪分类，识别精准度高的同时还能提高处理效率。

本发明授权人脸情绪识别网络模型的训练方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸情绪识别网络模型的训练方法，其特征在于，所述人脸情绪识别网络模型包括主干网络、特征融合模块、检测模块和情绪分类模块，所述方法包括： 获取数据集； 将所述数据集中的训练图像输入到主干网络，得到关于所述训练图像的多个不同尺度的第一特征图像； 将所述多个不同尺度的第一特征图像输入到特征融合模块进行特征融合，得到多个不同尺度的第二特征图像； 将所述多个不同尺度的第二特征图像输入到检测模块进行多个不同尺度人脸检测，得到人脸特征图像； 将所述人脸特征图像输入到情绪分类模块，得到模型预测结果，所述模型预测结果包括：人脸情绪的分类得分、人脸框的坐标信息和人脸关键点的坐标信息； 根据所述模型预测结果对所述人脸情绪识别网络模型进行优化，得到优化后的人脸情绪识别网络模型； 其中，所述检测模块包括： 多个子检测模块，所述子检测模块的个数与所述第二特征图像尺度的个数相同，所述多个子检测模块的网络结构相同； 其中，所述网络结构包括：3×3的卷积模块、上下文模块、人脸情绪分类模块、框体回归模块和关键点回归模块； 每个所述子检测模块分别包含3个不同的先验框，所述先验框用于对人脸进行检测； 其中，所述将所述多个不同尺度的第二特征图像输入到检测模块进行多个不同尺度人脸检测，得到人脸特征图像包括： 针对每个尺度的第二特征图执行以下操作，得到在所述尺度下的人脸特征图像： 将所述第二特征图像分别输入对应的所述子检测模块的3×3的卷积模块和上下文模块中，得到第一检测输出结果和第二检测输出结果； 将所述第一检测输出结果和所述第二检测输出结果进行维度上的拼接，得到所述尺度下的人脸特征图像。

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