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龙图腾网获悉长安大学;西安图讯信息科技有限公司申请的专利一种基于双注意力机制的人脸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：CN116704573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310441498.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于双注意力机制的人脸微表情识别方法是由张绍阳;王英帆;柳永利;张子卓;李亮设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双注意力机制的人脸微表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双注意力机制的人脸微表情识别方法，属于图像处理技术领域，解决了现有方法采用串联特征拼接方式存在拼接误差大的问题，从而导致识别不精准的问题，方法包括：获取人脸微表情图像；基于预训练的双注意力识别模型对人脸微表情图像进行处理，并将处理后的人脸微表情图像转换为不同维度的图像元素信息；将所述转换后的图像元素信息构建为三维微表情模型，三维微表情模型通过立体数据信息输出显示。该方法通过预训练的双注意力识别模型对人脸微表情图像进行处理，并将处理后的人脸微表情图像转换为不同维度的图像元素信息，然后对三维微表情模型进行精准识别，提高了识别效率。

本发明授权一种基于双注意力机制的人脸微表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双注意力机制的人脸微表情识别方法，其特征在于，所述基于双注意力机制的人脸微表情识别方法包括： 获取人脸微表情图像；其中，所述人脸微表情图像通过全方位图像信息捕捉，用于获取不同角度的人脸微表情信息； 基于预训练的双注意力识别模型对人脸微表情图像进行处理，并将处理后的人脸微表情图像转换为不同维度的图像元素信息，所述图像元素信息满足AR空间三维建模需求； 将所述转换后的图像元素信息构建为三维微表情模型，三维微表情模型通过立体数据信息输出显示； 其中，所述获取人脸微表情图像，具体包括： 对人脸微表情获取设备工作过程中的数据信息进行提取，从拍摄图像的数据信息中统计所监控的数据信息，然后基于以下函数公式找到最清晰的拍摄图像数据； ; 其中，Fx为获取设备的图像数据集合；Tσy为获取设备的信息变量；y为所获取的图像数据信息的高清图像集；T为分解图像的识别时间；σ为所分解监控图像数据信息的模糊去噪常数； 将所述转换后的图像元素信息构建为三维微表情模型，具体包括： 1在三维微表情显示界面形成至少一个互动显示区域； 2获取不同维度的图像元素信息； 3通过MFC算法模型实现虚拟图像元素信息显示；具体包括： 将不同维度的图像元素信息根据双注意力识别模型进行维度特征定义； 通过双注意力识别模型实现不同维度图像数据信息模块的维度特征定义，所述维度特征定义采用卷积分算法模型实现数据的维度特征定义； 基于虚拟化三维建模环境进行，通过显示器实现三维微表情模型动态演示； 所述双注意力识别模型根据三维微表情模型的显示内容对人脸微表情图像进行识别，得到识别结果，根据三维微表情模型的显示分别为3D模型动态演示和局部特征信息演示。

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