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龙图腾网获悉延安大学申请的专利基于双分支视频的非受控条件下人脸面部表情预测方法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：CN117058740B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202311154402.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于双分支视频的非受控条件下人脸面部表情预测方法是由吕杨;张富春;南智雄;马宗楠;曹楠;刘改慧设计研发完成，并于2023-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双分支视频的非受控条件下人脸面部表情预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双分支视频的非受控条件下人脸面部表情预测方法，所述技术领域为人脸面部表情预测领域，包括：获取初始视频数据，将所述初始视频数据进行处理，获得视频片段；构建双分支网络结构，将所述视频片段通过双分支网络结构中进行处理，获得多尺度深度特征图；基于注意力机制，将所述多尺度深度特征图进行层级式特征融合，获得全局和局部信息；基于所述全局和局部信息对初始视频片段样本的面部表情融合特征进行分类，完成非受控条件下面部表情分类。本发明不同层级的特征包含了不同抽象级别的信息，通过融合这些特征，模型可以更好地理解和表示输入数据，提高模型对尺度变化的鲁棒性和模型的语义表达能力。

本发明授权基于双分支视频的非受控条件下人脸面部表情预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双分支视频的非受控条件下人脸面部表情预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取初始视频数据，将所述初始视频数据进行处理，获得视频片段； 构建双分支网络结构，将所述视频片段通过双分支网络结构中进行处理，获得多尺度深度特征图； 基于注意力机制，将所述多尺度深度特征图进行层级式特征融合，获得全局和局部信息； 基于所述全局和局部信息对初始视频片段样本的面部表情融合特征进行分类，完成非受控条件下面部表情分类； 所述获得多尺度深度特征图的过程包括： 构建自注意力机制的深度学习模型，将所述视频片段输入至所述自注意力机制的深度学习模型中进行处理，获得每个阶段的输出特征； 构建卷积神经网络模型，将所述视频片段输入至所述卷积神经网络模型中进行处理，获得每层之间的输出特征； 将所述每个阶段的输出特征和每层之间的输出特征进行合并，获得所述多尺度深度特征图； 所述自注意力机制的深度学习模型中分支的每个阶段采用SwinTransformerblock以区块的形式连接并进行处理输出； 所述卷积神经网络模型采用Resnet18的基础BasicBlock进行跳层连接并输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人延安大学，其通讯地址为：716000 陕西省延安市宝塔区圣地路580号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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