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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种去噪扩散的微表情数据生成方法及分类网络训练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：CN116912898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310480598.8，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种去噪扩散的微表情数据生成方法及分类网络训练方法是由付晓峰;吴文彬;孙曜设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种去噪扩散的微表情数据生成方法及分类网络训练方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于去噪扩散隐式模型的微表情数据生成方法。本发明包括以下步骤：获取微表情序列；在微表情序列中提取顶点帧，提取顶点帧及左右的若干帧作为选定帧；使用选定帧训练微表情扩散模型；将纯高斯噪声和选定帧作为输入进行融合采样，融合采样过程包括根据纯高斯噪声通过训练好的微表情扩散模型生成生成图片，根据生成图片和选定帧计算生成图片的FID指标，以FID指标对生成图片进行筛选。本发明有效地增加了微表情数据的数据量，同时提高了生成图片的质量，使其可以达到提升分类模型分类准确率的要求。

本发明授权一种去噪扩散的微表情数据生成方法及分类网络训练方法在权利要求书中公布了：1.一种去噪扩散的微表情数据生成方法，其特征在于，包括： S1、获取微表情序列； S2、在所述微表情序列中提取顶点帧，提取所述顶点帧及左右的若干帧作为选定帧； S3、使用所述选定帧训练微表情扩散模型，所述微表情扩散模型用于生成微表情数据； 所述微表情扩散模型中包含了交叉注意力U‑Net模型，所述交叉注意力U‑Net模型用于对加噪后的选定帧图片去噪，预测将加噪样本还原所需的去噪数据，通过计算正向加噪扩散生成的图片与反向去噪还原生成的图片的损失训练所述微表情扩散模型； S4、将纯高斯噪声和所述选定帧作为输入进行融合采样，融合采样过程包括根据所述纯高斯噪声通过训练好的所述微表情扩散模型生成生成图片，根据所述生成图片和所述选定帧计算所述生成图片的FID指标，以所述FID指标对所述生成图片进行筛选； 所述顶点帧是指所述微表情序列中表情最强烈的那一帧； 步骤 S3 包括如下步骤： S31、对所述选定帧逐步加噪扩散，生成若干加噪样本； S32、使用所述微表情扩散模型预测将所述加噪样本还原所需的去噪数据； S33、使用所述去噪数据将所述加噪样本反向还原； S34、计算每一次加噪的样本与加噪后反向去噪的样本的损失，根据所述损失修正预测过程。

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