表情数据的分层数据增强、基于其的情绪识别方法与系统

本申请属于训练数据的数据增强领域，具体公开表情数据的分层数据增强、基于其的情绪识别方法与系统。本申请通过引入伪年龄识别模型，实现对数据集中隐含特征的显式感知，结合年龄、情绪类别对人脸图像数据集进行细粒度划分，进一步针对不同样本稀疏等级的子群体的样本，采用差异动态调整增强策略进行数据增强。该方法突破传统数据均衡方法仅基于单一标签进行简单采样或统一增强的局限性，能够在多维度上实现分层、差异化的数据均衡化处理，使增强过程自适应地聚焦于数据稀缺群体（如老年负面情绪样本），有效提升情绪识别模型在不同年龄和情绪类别上的识别一致性与公平性，为老年人情绪监测和情感陪伴类应用提供更高可靠性和泛化能力的技术支撑。