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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利在线学习者表情识别方法及相关装置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：CN118781640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202410916178.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权在线学习者表情识别方法及相关装置是由陈妍;李可玄;赵培正;刘嘉欣;田锋设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本在线学习者表情识别方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能领域，公开了一种在线学习者表情识别方法及相关装置，包括：获取从在线学习者的学习视频中截取的静态人脸图片，得到待识别图片；将待识别图片输入至预设的基于对比学习的多视角表情识别模型中，得到在线学习者的表情识别结果；基于对比学习的多视角表情识别模型通过将预训练的多视角表情识别模型通过类内对比学习和类间对比学习的方式进行对比学习得到；多视角表情识别模型包括依次连接的关键点特征与表情特征融合模块、多尺度特征融合模块、分类向量嵌入模块和分类器。引入关键点特征与多尺度特征，解决了由于学习者姿态视角多样、面部大小不一和模型泛化能力差等问题造成的表情识别准确率低的问题。通过类内对比学习和类间对比学习的方式进行对比学习，解决了表情识别数据集不平衡以及表情激活度低等问题，有效提升表情识别准确率。

本发明授权在线学习者表情识别方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种在线学习者表情识别方法，其特征在于，包括： 获取从在线学习者的学习视频中截取的静态人脸图片，得到待识别图片； 将待识别图片输入至预设的基于对比学习的多视角表情识别模型中，得到在线学习者的表情识别结果； 其中，基于对比学习的多视角表情识别模型通过下述方式得到： 将预训练的多视角表情识别模型通过类内对比学习和类间对比学习的方式进行对比学习，得到基于对比学习的多视角表情识别模型；其中，多视角表情识别模型包括依次连接的关键点特征与表情特征融合模块、多尺度特征融合模块、分类向量嵌入模块和分类器；关键点特征与表情特征融合模块用于提取待识别图片的关键点特征与表情特征并进行特征融合得到融合特征图；多尺度特征融合模块用于将融合特征图进行多尺度特征融合，得到多尺度融合特征图；分类向量嵌入模块用于将分类向量嵌入多尺度融合特征图并得到学习分类向量；分类器用于根据学习分类向量得到表情识别结果。

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西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28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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