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龙图腾网获悉沈阳理工大学申请的专利一种基于两阶段自愈网络的表情识别系统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：CN115294621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202210035512.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于两阶段自愈网络的表情识别系统及方法是由吴东升;陈一凡;于佳辉;高宏伟;蒋强;盖勇刚;李翔宇设计研发完成，并于2022-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于两阶段自愈网络的表情识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于两阶段自愈网络的表情识别系统及方法，涉及图像识别处理技术领域；获取人脸图像处理为标准格式；通过特征提取算法从待识别人脸图像中提取出人脸特征，以人脸特征为输入，通过表情识别模型识别待识别人脸图像对应的性别类型，训练完毕后冻结表情识别模型中的参数；基于冻结的参数值，通过表情识别模型识别所述待识别人脸图像对应的表情类型；其中，所述表情识别模型是通过大量表情数据集进行深度学习训练并在训练过程中调整所述表情识别模型参数而获得的；所述表情识别模型可以修改参数重新加权，修改错误标签来逐渐抑制不确定性，从而不断提高准确率，所述表情识别模型的模型参数指向所述人脸样本图像中表情的权重值。

本发明授权一种基于两阶段自愈网络的表情识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段自愈网络的表情识别方法，通过一种基于两阶段自愈网络的表情识别系统实现，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1：利用人脸检测器Dilb对被识别人的图像的人脸进行锁定，获取只包含人脸的中间图像，对所述中间图像进行归一化处理使输入人脸中间图像数据标准化，得到待识别人脸样本图像；通过人脸识别算法即深度卷积神经网络模型获取待识别人脸样本图像的人脸特征； 所述深度卷积神经网络模型为残差网络ResNet18；所述人脸特征为在深度学习中，输入图片得到的一组输出的数据； 步骤2：使用ImageNet数据集对深度卷积神经网络模型进行预训练，得到深度卷积神经网络模型神经元之间的权重参数的初始值； 步骤3：使用包含性别标签的公开表情数据集对深度卷积神经网络模型进行训练，以步骤1获取的待识别人脸样本图像为输入，使用步骤2生成的深度卷积神经网络模型参数的初始值，调整深度卷积神经网络模型参数的当前值至深度卷积神经网络模型输出的性别类型与输入的待识别人脸样本图像的性别类型相匹配，从而获得性别识别结果；在训练完成后冻结深度卷积神经网络模型中的模型参数的当前值； 表情数据集为深度学习中，训练识别模型的大量的表情图片，每张图片对应一个表情类型；表情类型指模型最后输出的表情结果； 步骤4：以步骤1得到的人脸特征为输入，对步骤3得到的冻结深度卷积神经网络模型中的模型参数的当前值进行表情识别深度学习训练，通过调整所述冻结深度卷积神经网络模型中的模型参数的当前值至深度卷积神经网络模型输出的表情类型与输入的人脸样本图像的表情类型相匹配，从而识别待识别人脸样本图像对应的表情类型； 步骤5：经过步骤1到步骤4多轮训练之后，将调整参数后的深度卷积神经网络模型作为表情识别模型；此时判断数据集标签是否需要修正，若不需要修正则执行步骤7；数据集标签为人脸样本图像的实际标注值； 步骤6：重新标记步骤5中低权重组的表情标签，生成一个伪标签，使其在下一轮迭代时获得更高的权重；标签的结果概率由深度卷积神经网络模型中的Softmax函数执行，得到的结果达到最高概率的标签别作为预测类别，预测类别再与原始标签所对应的概率作比较，如果最高概率大于原始标签对应的概率加上一个固定值，则重新标记标签； 步骤7：将调整深度卷积神经网络模型参数后对应的深度卷积神经网络模型作为表情识别模型，将待识别人脸图像输入到表情识别模型，输出表情类型与性别信息；所述Softmax函数预测得到最大概率的表情标签输出为表情识别结果； 所述一种基于两阶段自愈网络的表情识别系统，包括输入模块、输出模块、预处理模块、训练模块； 所述输入模块用于获取待识别人脸图像，输出人脸中间图像数据标准化的待识别人脸样本图像到预处理模块； 所述预处理模块通过表情识别模型从待识别人脸图像中提取出人脸特征，所述人脸特征为模型算法识别的数字矩阵，输出预处理后的表情识别模型到训练模块； 所述训练模块包括服务器；训练预处理后的表情识别模型，把训练后的表情识别模型输出到输出模块； 所述输出模块根据输入的人脸图像，通过训练模块输入的表情识别模型输出对应的表情与性别信息。

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