一种基于全局特征与局部特征融合网络的情绪识别方法

本发明公开了一种基于全局特征与局部特征融合网络的情绪识别方法，其涉及人脸识别技术领域。包括：构建基于全局特征与局部特征融合网络GLFNet的情绪识别模型；将待识别的人脸图像输入情绪识别模型，通过主干网络ResNet‑18提取人脸图像的中间特征图，将中间特征图分别送入全局模块和局部模块，得到全局特征图和局部特征图；特征融合模块将全局特征图和局部特征图进行融合，得到融合特征；并在中间特征和融合特征之间建立残差连接，得到最终融合特征；将最终融合特征经过全连接层FC处理得到情绪识别结果。本发明能够提高面部图像情绪识别结果的准确性，得到更丰富的融合特征信息，为面部表情识别任务提供更强大的性能。

《一种基于全局特征与局部特征融合网络的情绪识别方法》是一发明专利，专利号为 2024113498678，当前法律状态为已下证，由广州大学提出申请，发明人为李福芳;李志杰;张月华;范禹轩;钟俊赢，申请日期为2024-09-26，公开（公告）日期为2025-12-02，国际专利分类号（IPC）为 G06V 40/16 (2022.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：遥感图像检索无人机电网电力机器人消防信息安全图片处理数据处理环境检测城市规划 图像检测 图像分类 图像分割计算机软件ai数据物联网人脸识别社交媒体机器人人机交互。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于全局特征与局部特征融合网络的情绪识别方法，其涉及人脸识别技术领域。包括：构建基于全局特征与局部特征融合网络GLFNet的情绪识别模型；将待识别的人脸图像输入情绪识别模型，通过主干网络ResNet‑18提取人脸图像的中间特征图，将中间特征图分别送入全局模块和局部模块，得到全局特征图和局部特征图；特征融合模块将全局特征图和局部特征图进行融合，得到融合特征；并在中间特征和融合特征之间建立残差连接，得到最终融合特征；将最终融合特征经过全连接层FC处理得到情绪识别结果。本发明能够提高面部图像情绪识别结果的准确性，得到更丰富的融合特征信息，为面部表情识别任务提供更强大的性能。

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