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龙图腾网获悉无锡锡商银行股份有限公司申请的专利基于无锚分层显著性检测器在长视频中的微表情检测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：CN115601816B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202211354950.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于无锚分层显著性检测器在长视频中的微表情检测方法是由杨赛;于天星;顾全林;曹攀设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无锚分层显著性检测器在长视频中的微表情检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及微表情检测技术领域，具体公开了一种基于无锚分层显著性检测器在长视频中的微表情检测方法，包括：获取多个待检测人脸视频，并对所述待检测人脸视频进行预处理；提取预处理后的待检测人脸视频中带有感兴趣区域的光流图像；将所述光流图像中的感兴趣区域输入到无锚分层显著性检测器中进行检测，得到多个预测面部微表情区间及其置信度；根据所述多个预测面部微表情区间及其置信度对所述多个预测面部微表情区间进行加权合并，得到最终的新面部微表情区间及其置信度，并输出面部微表情检测结果。本发明提供的基于无锚分层显著性检测器在长视频中的微表情检测方法，能够解决长视频中微表情区间位置定位不准和冗余的问题。

本发明授权基于无锚分层显著性检测器在长视频中的微表情检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无锚分层显著性检测器在长视频中的微表情检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1：获取多个待检测人脸视频，并对所述待检测人脸视频进行预处理； 步骤S2：提取预处理后的待检测人脸视频中带有感兴趣区域的光流图像； 步骤S3：将所述光流图像中的感兴趣区域输入到无锚分层显著性检测器中进行检测，得到多个预测面部微表情区间及其置信度； 步骤S4：根据所述多个预测面部微表情区间及其置信度对所述多个预测面部微表情区间进行加权合并，得到最终的新面部微表情区间及其置信度； 步骤S5：根据所述最终的新面部微表情区间及其置信度，输出面部微表情检测结果； 其中，所述步骤S3，包括： 根据I3D模型对面部微表情光流特征集进行面部微表情特征提取； 使用包含多个时间卷积的特征金字塔网络对提取出的所述面部微表情特征进行粗糙预测，获得粗糙面部微表情区间； 通过显著性细化模块对所述粗糙面部微表情区间进行显著边界特征提取，并对提取出的所述显著边界特征和所述面部微表情特征进行精细预测，获得预测面部微表情区间及其置信度； 其中，所述步骤S4，包括： 根据所述多个预测面部微表情区间的置信度，从所述多个预测面部微表情区间中，选取出置信度最大的预测面部微表情区间M；其中，所述多个预测面部微表情区间由所述置信度最大的预测面部微表情区间M和其他N个预测面部微表情区间组成； 将所述N个预测面部微表情区间与所述置信度最大的预测面部微表情区间M进行加权合并，得到所述新面部微表情区间R及其置信度； 其中，所述步骤S4，还包括： 从所述N个预测面部微表情区间中选取出与所述面部微表情区间M的交并比大于预设阈值的预测面部微表情区间，以获得所述新面部微表情区间R的开始帧和结束帧 其中，根据所述置信度最大的预测面部微表情区间M的相对偏移量和所述N个预测面部微表情区间的相对偏移量的加权组合，得到所述新面部微表情区间R的开始帧的相对偏移量αs和结束帧的相对偏移量αe；以及根据所述新面部微表情区间R的开始帧的相对偏移量αs和结束帧的相对偏移量αe以及所述面部微表情区间M的开始帧和结束帧得到所述新面部微表情区间R的开始帧和结束帧 其中，所述新面部微表情区间R的置信度Sj的计算公式如下： 其中，cj表示N个预测面部微表情区间中面部微表情区间j的置信度，M表示置信度最大的预测面部微表情区间，bj代表预测面部微表情区间j，σ表示特定常数； 所述新面部微表情区间R的开始帧的加权相对偏移量αs的计算公式如下： 所述新面部微表情区间R的结束帧的加权相对偏移量αe的计算公式如下： 其中，表示预测面部微表情区间j的开始帧，表示预测面部微表情区间M的开始帧，Lj表示预测面部微表情区间j的长度，表示预测面部微表情区间j的结束帧，表示预测面部微表情区间M的结束帧； 则新面部微表情区间R的开始帧的计算公式为： 则新面部微表情区间R的结束帧的计算公式为：

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