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龙图腾网获悉云南大学申请的专利基于多尺度面部信息集成的抑郁症辅助诊断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：CN116453176B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310210248.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于多尺度面部信息集成的抑郁症辅助诊断方法是由杨云;汪瑞斌;王佳舜设计研发完成，并于2023-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度面部信息集成的抑郁症辅助诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度面部信息集成的抑郁症辅助诊断方法，首先基于时空注意力机制进行视频段特征提取，模型自适应地对重要的视频区域以及视频片段进行加权，然后对重要的视频片段进行间隔更小的采样处理，从中获取更多有效信息，作为下一轮模型学习的输入数据，最后采用合理的集成方案融合所有的模型结果，获得预测回归值。本发明的方法获得了更多的有效信息，解决了现有模型学习过程中一如大量冗余信息，丢失数据关键信息及分类模型性能不佳的问题。

本发明授权基于多尺度面部信息集成的抑郁症辅助诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度面部信息集成的抑郁症辅助诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、基于注意力机制的图像序列时空特征提取； S2、基于多尺度信息集成的视频流数据处理； S3、基于加权机制对不同采样率尺度下提取的面部特征进行集成学习； 所述S1基于注意力机制的图像序列时空特征提取的具体步骤如下： S11、表示基于输入数据产生注意力值，表示基于注意力处理输入数据，建立图像序列注意力机制模型：S12、空间特征提取 分别对输入面部视频数据做全局平均池化和最大池化；然后计算不同通道的注意力值计算基准从通道转为空间内容信息，计算空间注意力值其中，为激活函数，表示对通道维度进行平均池化，表示对通道维度进行最大池化，表示能够学习的参数；表示对空间维度进行平均池化，表示对空间维度进行最大池化；分别进行通道维度的平均池化和最大池化得到两个的通道描述，将这两个描述按照通道拼接在一起，经过卷积操作，得到权重系数最后，权重系数和特征相乘即能够得到缩放后的新特征； S13、时间特征提取 首先计算时间注意力值：其中，表示基于上一个时间段计算的影响，表示常量，表示第个视频片段，最后通过卷积操作获得注意力权重系数； 所述S2基于多尺度信息集成的视频流数据处理具体步骤如下： 在首次输入中，采用5fps帧率作为输入，使总模型在图像序列空间特征的基础上学习时间信息的变化；采用平均集成策略，则集成不同采样率下的结果获得的最终预测结果如下：在注意力机制取得关键时间段后，对关键时间段的采样率进行倍数增长，采样率关系为：其中，表示网络模型，表示网络模型的参数，表示采样率，表示第轮的输入在的采样率下处理后作为输入数据，表示迭代轮次； S3基于加权机制对不同采样率尺度下提取的面部特征进行集成学习的具体步骤如下： 每次迭代的权重计算如下式所示：是计算的第次迭代中的权重值，是第次迭代的输入，为第轮中注意力权值最大的视频片段以及相邻片段的权值占比和，其他轮中首先计算在本轮的占比，然后与下一轮中未被选中的视频片段的权值占比和相乘，表示迭代次数越多，之前的迭代中有效信息占比越少，两次相邻迭代的比例满足：下一轮迭代的权重高于本轮迭代；最终各基学习器的集成结果计算如下式所示： 为总模型最终预测结果，为计算时间注意力值，表示学习器网络，为用于计算结果的概率分布的激活函数，在模型训练前期，需要在每次迭代中经历50epochs训练后才能够进入下次迭代。

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