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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利微表情分析方法及系统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：CN119942620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202510424098.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权微表情分析方法及系统是由闵卫东;张金秀;韩清;李嘉豪设计研发完成，并于2025-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本微表情分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种微表情分析方法及系统，属于计算机视觉技术领域。其中方法包括：获取微表情数据集并预处理，得到目标数据集；构建多尺度残差通道注意力网络模型，根据所述目标数据集对所述多尺度残差通道注意力网络模型进行训练和测试；将待分析图像流输入测试后的所述多尺度残差通道注意力网络模型进行分析，输出所述待分析图像流的定位数据和识别数据；对所述定位数据和所述识别数据进行处理，得到所述待分析图像流的微表情区间以及所述微表情区间的微表情类别。综合使用多尺度共享子网络和残差连接通道注意力模块的设计，多尺度残差通道注意力网络模型能够在微表情的定位与识别方面提供更高的准确率。

本发明授权微表情分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种微表情分析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取微表情数据集，对所述微表情数据集进行预处理，得到目标数据集； 构建多尺度残差通道注意力网络模型，所述多尺度残差通道注意力网络模型包括多尺度共享子网络、定位子网络和识别子网络，其中，所述多尺度共享子网络；包括：三个多尺度卷积层、三个残差连接通道注意力模块、三个卷积层和一个拼接层；所述多尺度残差通道注意力网络模型对所述待分析图像流处理的过程为： 根据所述三个多尺度卷积层，分别对所述待分析图像流的水平光流数据、垂直光流数据和光学应变数据进行多尺度卷积处理，得到水平光流特征图、垂直光流特征图和光学应变特征图； 根据所述三个残差连接通道注意力模块分别对所述水平光流特征图、垂直光流特征图和光学应变特征图进行注意力加权处理，得到水平加权特征图、垂直加权特征图和光学应变加权特征图； 根据所述三个卷积层分别对所述水平加权特征图、垂直加权特征图和所述光学应变加权特征图进行卷积处理，分别得到水平加权卷积特征图、垂直加权卷积特征图和光学应变加权卷积特征图； 对所述水平加权卷积特征图、垂直加权卷积特征图和光学应变加权卷积特征图依次进行归一化处理、最大池化处理和随机路径丢弃处理，并根据拼接层对随机路径丢弃处理后的所述水平加权卷积特征图、垂直加权卷积特征图和光学应变加权卷积进行拼接，得到拼接特征图； 所述定位子网络对所述拼接特征图进行定位处理得到所述待分析图像流的定位数据，所述识别子网络对所述定位数据和所述拼接特征图进行处理，得到识别数据； 根据所述目标数据集对所述多尺度残差通道注意力网络模型进行训练和测试； 将待分析图像流输入测试后的所述多尺度残差通道注意力网络模型进行分析，输出所述待分析图像流的定位数据和识别数据； 对所述定位数据和所述识别数据进行处理，得到所述待分析图像流的微表情区间以及所述微表情区间的微表情类别； 其中，所述定位数据包含所述待分析图像流中微表情区间的位置信息，所述识别数据包含所述待分析图像流中微表情区间的微表情类别信息。

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