项目简介：该成果针对弱监督条件下群体情感识别中个体情感表达差异性与标签噪声干扰难题，提出多尺度上下文建模与噪声抑制方法，突破了传统方法对单一群体标签的过度依赖局限。通过构建多尺度交互注意力网络，实现从面部特征与场景全局特征的跨尺度特征融合，并创新性地提出噪声感知融合模块与多分支协同重标记技术，显著降低情感表达不一致的噪声个体对群体情感识别的消极影响。该成果在GAF系列数据集上取得突破性进展，在GAF 2与GAF3数据集上整体识别准确率达79.36%与79.47%。

　　技术指标：采用情感识别准确率作为核心技术指标（正确分类的样本数/总样本数）。