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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利一种基于注意力机制的面部情感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：CN114170659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202111445644.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于注意力机制的面部情感识别方法是由孙强;梁乐;党鑫豪设计研发完成，并于2021-11-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的面部情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的面部情感识别方法，首先采集图像，并将图像分为训练样本集和测试样本集；然后读取训练样本集中每个样本图像原始情感标注值，并将训练样本集中每个样本图像送入多任务卷积神经网络中，得到输出特征；将预处理后得到的输出特征输入到残差注意力网络中得到注意力输出特征图；将输出特征图分别送入转换器Transformer和非局部神经网络中学习，从而得到输出特征；采用两阶段多任务学习网络训练一个分类器，从而可以将测试样本的深度特征通过分类器产生维度空间的情感状态值。本发明解决了现有的基于注意力机制的面部情感识别方法缺乏对特征图之间依赖关系和特征图内特征的空间位置依赖关系同时进行建模学习的问题。

本发明授权一种基于注意力机制的面部情感识别方法在权利要求书中公布了：1.基于注意力机制的面部情感识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1、采集图像，并将图像分为训练样本集xtrain和测试样本集xtest；步骤2、读取训练样本集xtrain中每个样本图像原始情感标注值，并将训练样本集xtrain中每个样本图像送入多任务卷积神经网络MTCNN中，根据人脸检测和5个关键特征点，完成人脸对齐，得到输出特征xinput＝[x1，x2，...，xn]；步骤3、将预处理后得到的输出特征xinput输入到残差注意力网络中，然后通过主干分支提取不同感受野的特征Mi，cx、掩码分支学习注意力权重Ti，cx；最后，将主干分支的输出和掩码分支的输出进行点积运算，得到注意力输出特征图Hi，cx；步骤4、将步骤3中得到的注意力输出特征图Hi，cx分别送入转换器Transformer和非局部神经网络学习，Transformer输出特征图之间的依赖关系Ztrans，非局部神经网络输出特征图中空间位置之间的依赖关系Znon-local；步骤5、将特征图之间的依赖关系Ztrans和特征图中空间位置之间的依赖关系Znon-local进行融合，得到输出特征Zfusion；步骤6、采用两阶段多任务学习网络训练一个分类器，将步骤5得到的输出特征Zfusion送入分类器，得到情感状态值：Arousal和Valence。

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