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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于局部多样性驱动深度网络的面部微表情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：CN115439911B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202211079758.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于局部多样性驱动深度网络的面部微表情识别方法是由刘小峰;倪蓉蓉;李杰;周旭;蔡慧丽设计研发完成，并于2022-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于局部多样性驱动深度网络的面部微表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于局部多样性驱动深度网络的面部微表情识别方法，具体为：步骤1：对样本数据进行预处理，所述预处理包括：计算数据集中原始图像的原始表情流图像，对计算得到的原始表情流图像进行运动细节增强，最后对运动细节增强后的表情流图像进行扩充；步骤2：建立局部多样性的面部微表情识别网络，从扩充后的表情流图像中提取微表情相关的特征；步骤3：采用softmax分类器对步骤2中的特征进行分类。本发明提高了微表情识别的准确性。

本发明授权一种基于局部多样性驱动深度网络的面部微表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于局部多样性驱动深度网络的面部微表情识别方法，其特征在于，该方法具体包括如下步骤： 步骤1：对样本数据进行预处理，所述预处理包括：计算数据集中原始图像的原始表情流图像，对计算得到的原始表情流图像进行运动细节增强，最后对运动细节增强后的表情流图像进行扩充；采用TV-L1算法计算表情流，求解得到表情流的水平和垂直分量和，并根据和计算应变分量s；调节运动细节增强的表情流图像的水平分量和垂直分量的权重，并计算相应的应变分量，u分量的权重以0.1的步长从0.1增加到1.9，而v分量的权重以0.1的步长从1.9减少到0.1，从而对运动细节增强的表情流图像的数量进行扩充： 步骤2：建立局部多样性的面部微表情识别网络，从扩充后的表情流图像中提取微表情相关的特征；所述局部多样性的面部微表情识别网络包括第一~第五特征降采样模块，第一~第九特征增强模块，第一自适应池化层以及全连接层；所述第一特征降采样模块，第一特征增强模块，第二特征降采样模块，第二特征增强模块，第三特征增强模块，第三特征降采样模块，第四~第七特征增强模块，第四特征降采样模块，第八特征增强模块，第五特征降采样模块，第九特征增强模块，第一自适应池化层以及全连接层依次连接； 所述特征增强模块用于对微表情相关特征进行增强，第一~第九特征增强模块结构相同包括局部多样性特征挖掘模块和依次连接的第二卷积层，第二批处理归一化层，第三卷积层，第三批处理归一化层，第二P-Relu激活函层以及空间通道注意力模块，所述空间通道注意力模块的输出与局部多样性特征挖掘模块连接； 所述局部多样性特征挖掘模块包括第六卷积层，用于将输入特征转化为模式特征，在局部多样性特征挖掘模块中设置局部多样性损失函数，实现局部多样性特征的挖掘，的表达式为： ； 其中，为所有通道间方差，为常数，N为模式特征的通道数，为模式特征的第i个通道，的表达式为：，其中为常数，表示第i个通道的激活区域，H为高度，W为宽度； 步骤3：采用softmax分类器对步骤2中的特征进行分类。

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