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龙图腾网获悉山东大学;清华大学申请的专利一种基于梯度隔离漏电积分注意力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：CN119274221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202410496967.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于梯度隔离漏电积分注意力的微表情识别方法是由贲晛烨;姚云鹏;刘永进;徐尊晓;杨刚强;杨明强设计研发完成，并于2024-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于梯度隔离漏电积分注意力的微表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于梯度隔离漏电积分注意力的微表情识别方法，包括：A、对微表情视频进行预处理；B、从步骤A项预处理后视频序列中挑出峰值帧与起始帧，并对其进行像素差运算，得到面部关键帧差异；C、构建面部运动模式特征提取主网络；D、构建梯度隔离漏电积分注意力模块，增强对捕捉面部肌肉活动中的微妙变化的能力；E、模型训练；F、对待识别的微表情视频预处理后输入训练好的面部运动模式特征提取主网络及梯度隔离漏电积分注意力模块，实现微表情分类识别。本发明利用微表情视频样本峰值帧与起始帧的差异信息，集中的处理由于面部细微运动而产生的代表性特征。

本发明授权一种基于梯度隔离漏电积分注意力的微表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于梯度隔离漏电积分注意力的面部运动模式提取的微表情识别方法，其特征在于，包括： A、对微表情视频进行预处理，包括：获取视频帧序列、人脸检测与定位、人脸对齐； B、从步骤A项预处理后视频序列中挑出峰值帧与起始帧，并对其进行像素差运算，得到面部关键帧差异； C、构建面部运动模式特征提取主网络，面部运动模式特征提取主网络利用步骤B得到的面部关键帧差异，使用ResNet对面部关键帧差异进行微表情信息的进一步学习及建模； D、构建梯度隔离漏电积分注意力模块，增强对捕捉面部肌肉活动中的微妙变化的能力； E、模型训练，利用交叉熵损失对步骤C、D构建的面部运动模式特征提取主网络及梯度隔离漏电积分注意力模块进行迭代更新； F、对待识别的微表情视频预处理后输入训练好的面部运动模式特征提取主网络及梯度隔离漏电积分注意力模块，实现微表情分类识别； 构建梯度隔离漏电积分注意力模块，增强对捕捉面部肌肉活动中的微妙变化的能力；梯度隔离漏电积分注意力模块中，包括漏电积分注意力及梯度隔离； 脉冲神经元根据输入的运动特征计算漏电积分注意力，包括： 每个脉冲神经元的膜电位状态更新为式5及式6： Vi0＝Vi-1T6 其中，Vi为第i个脉冲神经元在时间的膜电位，τ为漏电系数，决定了上一时刻电位对当前时刻的影响，wij是输入xjt到脉冲神经元i的突触权重，δ是一个二值变量，表示在上一时刻t-1是否发生了脉冲；每当电位超过阈值时，脉冲神经元发放脉冲，并将超出的电位部分传递给下一时刻的电位作为其初始值；脉冲神经元保留前一层注意力最后一个时间步所产生的膜电位，并将其作为当前层漏电积分注意力的电位初值Vi0； 梯度隔离，具体实现过程如下： 首先，脉冲神经元负责生成对应特征层的注意力值Atti，脉冲神经元前向生成过程表示当脉冲神经元的时间步循环结束后，脉冲信号将传递到相同层的下一个神经元中；同时，面部运动模式特征提取主网络将所提取的特征传递到下一层； 其次，当前层剩余的电位Mem继续传递到下一层，对下一层的脉冲神经元进行初始化； 最后，脉冲神经元由第二交叉熵损失进行独立的权重更新优化，设立第一交叉熵损失对脉冲神经元参数进行更新。

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