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龙图腾网获悉阿呆科技(北京)有限公司申请的专利抑郁症状特征获取装置、系统、方法和存储介质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：CN115376171B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202110538780.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权抑郁症状特征获取装置、系统、方法和存储介质是由李岱;柏德祥;郑芮设计研发完成，并于2021-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本抑郁症状特征获取装置、系统、方法和存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于面部表情变化的抑郁症状特征获取装置、系统、方法和存储介质，所述装置包括：视频流获取模块，用于获取目标用户的面部表情的视频流，视频流中包含目标用户变化的多个面部表情；第一特征张量获取模块，用于获取视频流的视频帧数量以及视频流中各帧视频的面部表情特征，并根据视频帧数量以及各帧视频的面部表情特征得到第一特征张量；第二特征向量获取模块，用于将第一特征张量输入到预先训练的自注意模型，得到预先训练的自注意模型输出的第二特征向量，第二特征向量表征出目标用户的抑郁症状特征。上述装置能够提高抑郁症状态特征分析结果的准确度。

本发明授权抑郁症状特征获取装置、系统、方法和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于面部表情变化的抑郁症状特征获取装置，所述装置包括： 视频流获取模块，用于获取目标用户的面部表情的视频流，所述视频流中包含所述目标用户变化的多个面部表情； 第一特征张量获取模块，用于获取所述视频流的视频帧数量以及所述视频流中各帧视频的面部表情特征，并根据所述视频帧数量以及所述各帧视频的面部表情特征得到第一特征张量； 第二特征向量获取模块，用于将所述第一特征张量输入到预先训练的自注意模型，得到所述预先训练的自注意模型输出的第二特征向量，所述第二特征向量表征出所述目标用户的抑郁症状特征，所述预先训练的自注意模型用于根据所述第一特征张量确定所述各帧视频的面部表情特征对应于抑郁状态的重要度并根据所述重要度输出所述第二特征向量； 自注意模型构建模块，所述自注意模型构建模块包括： 第三特征向量获取单元，用于根据确定出第三特征向量，其中，表示所述第三特征向量，所述第三特征向量为表示所述第一特征张量中各帧视频的重要度的向量，表示所述第一特征张量，为表示所述视频流中相应视频帧在区分抑郁症用户和健康用户的面部表情差异化的表征向量； 位置信息获取单元，用于根据确定中值大小排在前位的个值的位置信息，表示中值大小排在前位的个值的位置信息，表示提取中值大小排在前位的个值，表示提取的个值的位置信息，表示正整数； 第四特征向量获取单元，用于根据确定出第四特征向量，表示所述第四特征向量，表示从中提取的各元素对应在中的各行元素并将所述各行元素组合得到的特征向量； 重要度获取单元，用于根据确定出所述第四特征向量中各元素的重要度，表示所述第四特征向量中各元素的重要度，为表示中相应视频帧在区分抑郁症用户和健康用户的面部表情差异化的表征向量，表示函数； 抑郁症状特征获取单元，用于根据确定出所述抑郁症状特征，表示所述第二特征向量； 自注意模型的训练模块，所述自注意模型的训练模块包括： 训练数据获取单元，用于获取抑郁症用户的面部表情的视频数据和健康用户的面部表情的视频数据； 随机值设置单元，用于随机初始化所述和所述； 模型训练单元，用于将所述抑郁症用户的面部表情的视频数据和所述健康用户的面部表情的视频数据输入到所述自注意模型，通过计算交叉熵损失并利用深度学习的梯度更新算法以及反向传播算法更新所述和所述，得到所述预先训练的自注意模型。

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