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龙图腾网获悉北京林业大学申请的专利基于局部-全局时间关系的微表情识别方法、装置及介质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：CN120412053B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202510501251.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于局部-全局时间关系的微表情识别方法、装置及介质是由赵玥;韩巧玲;朱保庆;郑秋燕设计研发完成，并于2025-04-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于局部-全局时间关系的微表情识别方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于局部‑全局时间关系的微表情识别方法、装置及介质，涉及视频处理技术领域。该方法包括：将微表情视频分解为微表情图像序列；对微表情图像序列进行预处理；构建多尺度时空特征提取模块，用于提取局部空间特征和局部时间特征；构建改进的双流全局时序学习模块，用于提取得到微表情的全局时空特征；构建跨模态全局时间关系学习模块，用于融合全局时空特征，并采用多头自注意力机制对时间特征和空间特征之间的关系进行建模；构建并训练局部‑全局时间关系网络；预处理待识别微表情视频，并输入训练好的局部‑全局时间关系网络，识别出微表情类别。本发明自动化程度高、鲁棒性强且能够充分学习局部与全局时间关系。

本发明授权基于局部-全局时间关系的微表情识别方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于局部‑全局时间关系的微表情识别方法，其特征在于，所述方法包括： 将微表情视频分解为微表情图像序列； 对所述微表情图像序列进行预处理获取每一帧图像的有效人脸区域； 构建多尺度时空特征提取模块，其中，所述多尺度时空特征提取模块用于：利用宏表情预训练模型提取图像序列中每一帧的空间特征作为局部空间特征；通过时间滑动窗口，将微表情图像序列分割为多个具有重叠的时间片段；采用多期光流方法提取时间片段在局部时间范围内的动态变化特征作为局部时间特征； 构建改进的双流全局时序学习模块，用于提取局部空间特征和局部时间特征在时间轴上的全局特征，得到微表情的全局时空特征； 构建跨模态全局时间关系学习模块，用于融合全局时空特征，并采用多头自注意力机制对时间特征和空间特征之间的关系进行建模，从而全面提升微表情视频的识别精度； 将多尺度时空特征提取模块、改进的双流全局时序学习模块和跨模态全局时间关系学习模块组合形成局部‑全局时间关系网络，对所述局部‑全局时间关系网络进行训练，保存表现最佳的权重模型作为训练好的局部‑全局时间关系网络； 预处理待识别微表情视频，并输入训练好的局部‑全局时间关系网络，识别出微表情类别； 融合全局时空特征，并采用多头自注意力机制对时间特征和空间特征之间的关系进行建模，包括： 构建一个基于视觉Transformer的微表情视频编码器，将微表情片段每一帧的全局时序特征视为序列元素，提取出特征序列； 将特征序列输入多头自注意力机制的Transformer编码器中，通过多头自注意力机制同时捕捉帧序列内不同位置的信息，学习跨帧依赖关系以及局部帧与全局微表情视频之间的关系； 将Transformer编码器的输出特征输入由两层全连接层和一层批归一化层构成的分类网络，利用Softmax函数完成微表情类别的最终分类。

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