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龙图腾网获悉东北大学申请的专利一种基于快慢运动双分支网络的微表情识别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：CN119399819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411625309.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于快慢运动双分支网络的微表情识别方法是由焦明海;王庆粉;刘若禹;何美杰;金汉文;陈兴博;彭玉怀设计研发完成，并于2024-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于快慢运动双分支网络的微表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，公开一种基于快慢运动双分支网络的微表情识别方法。对微表情视频片段进行空间归一化和时间归一化处理，从中提取快运动和慢运动；设计快慢运动双分支网络，得到快运动特征和慢运动特征；通过特征相加的方式将快运动特征与慢运动特征进行融合，得到融合特征；采用分类器模块对融合特征进行分类，达到微表情识别。本发明快运动分支专注整体运动，捕获长期、整体的运动信息；慢运动分支专注细节运动，捕获短期、细节的运动信息，获得了性能提升。设计一种添加累积注意力的时空建模机制，在每阶段添加标记注意力模块实现累积注意力。而且本发明以像素差表示运动，简化了实现过程，降低计算复杂度。

本发明授权一种基于快慢运动双分支网络的微表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于快慢运动双分支网络的微表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，数据预处理，对微表情视频片段进行空间归一化和时间归一化处理，确保输入的微表情序列帧高度、宽度和数量统一； 步骤二，快慢运动提取，从给定的微表情视频片段中提取快运动和慢运动，快运动定义为顶点帧与起点帧的像素差异，慢运动定义为整个微表情序列相邻两帧间像素差异； 步骤三，运动特征提取，设计快慢运动双分支网络，分别在两个分支进行运动特征提取，得到快运动特征和慢运动特征； 步骤四，特征融合，通过特征相加的方式将快运动特征与慢运动特征进行融合，得到融合特征； 步骤五，特征分类，采用分类器模块对融合特征进行分类，达到微表情识别； 所述快慢运动双分支网络包括快运动分支和慢运动分支，两分支分别包括顺次连接的时空块模块、第一阶段模块、第二阶段模块、第三阶段模块； 所述时空块模块将步骤一预处理后的微表情视频划分为G个时空块； 所述第一阶段模块包括顺次连接的线性投影模块、两个层次化视觉注意力模块和第一标记注意力模块；所述时空块输入至线性投影模块形成时空标记； 所述第二阶段模块包括顺次连接的第一标记合并模块、两个层次化视觉注意力模块和第二标记注意力模块；所述第一标记合并模块与所述第一标记注意力模块连接；所述第二标记注意力模块与第一标记注意力模块相连接； 所述第三阶段模块包括顺次连接的第二标记合并模块、六个层次化视觉注意力模块和第三标记注意力模块；所述第二标记合并模块与所述第二标记注意力模块连接；所述第三标记注意力模块与第二标记注意力模块相连接。

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