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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利用于实验交互行为识别的记忆网络增强方法及应用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：CN120220033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510521621.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权用于实验交互行为识别的记忆网络增强方法及应用是由周炫余;王紫璇;卢笑;吴莲华;张思敏;孙梦轩设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于实验交互行为识别的记忆网络增强方法及应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于实验交互行为识别的记忆网络增强方法及应用，属于视频图像识别中的人物交互行为识别技术，使用视频级图网络提取数据集中每个类别的全局特征，并初始化记忆网络的记忆项，作为补充信息来缩小类内距；使用区域级图网络提取单个视频的局部特征，捕捉交互行为的细节信息，并将其与记忆网络中的全局特征进行融合以丰富样本特征；设计记忆嵌入损失扩大相似样本之间的类间距离，实现交互行为的准确识别，进而提升模型鲁棒性。本发明实现了实验视频中实验交互行为类别的精准识别，模型整体性能优异。

本发明授权用于实验交互行为识别的记忆网络增强方法及应用在权利要求书中公布了：1.用于实验交互行为识别的记忆网络增强方法，其特征在于包括如下步骤： S1、获取包含多个实验视频的视频数据集，通过视频级图网络构建实验视频的全局视频图，提取视频数据集所有实验视频中每个实验交互行为类别的全局特征； S2、通过区域级图网络构建实验视频的帧级局部交互图，得到单个实验视频的局部特征， S3、利用全局特征初始化记忆网络的记忆项，通过注意力机制将局部特征投影到记忆项的特征空间与全局特征融合增强，并通过记忆嵌入损失扩大记忆项之间相似的实验交互行为的类间距离，通过下式联合余弦相似度损失Lsim和欧氏距离损失Leuc作为记忆网络的记忆嵌入损失Lmem； ， 其中，λ为超参数； 通过L2范数最小化不同记忆项的实验交互行为特征之间的余弦相似度得到余弦相似度损失Lsim， ， 其中，sij表示记忆项ni和记忆项nj之间的余弦相似度，s为记忆网络的记忆项间所有余弦相似度的相似度矩阵，N为记忆网络的记忆项数量； 计算记忆项之间的欧氏距离，得到记忆网络的记忆项间所有欧氏距离的距离矩阵，对距离矩阵每一行元素按递增的顺序排序得到D’=dij’∈RN×N，dij’表示排序后记忆项ni和记忆项nj之间的欧式距离，通过下式选择距离矩阵每一行k2个最小值增大记忆项之间的欧式距离， ， 其中，d—为增大后的欧氏距离，欧氏距离损失Leuc=max0,-d—+γ，γ为调整记忆项之间距离的超参数，k2为小于N的整数。

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