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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利无监督面部表情意识评估方法、装置、设备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：CN120783381B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202511294321.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权无监督面部表情意识评估方法、装置、设备及介质是由来思锐;赵佳佳;俞杰;罗本燕设计研发完成，并于2025-09-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本无监督面部表情意识评估方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无监督学习的面部表情情绪识别和意识评估方法、装置、电子设备及存储介质，涉及人工智能和计算机视觉技术技术领域，包括：获取用户在刺激状态下的目标面部图像；将所述目标面部图像输入面部动作单元强度估计模型，得到所述面部动作单元强度估计模型输出的面部动作单元识别结果；基于所述面部动作单元识别结果，确定用户的情绪和意识水平。本发明可以从用户的面部图像中捕捉到关键信息。

本发明授权无监督面部表情意识评估方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无监督学习的面部表情情绪识别和意识评估方法，其特征在于，包括： 获取用户在刺激状态下的目标面部图像； 将所述目标面部图像输入面部动作单元强度估计模型，得到所述面部动作单元强度估计模型输出的面部动作单元识别结果；其中，所述面部动作单元识别结果包括目标动作单元热度图，所述目标动作单元热度图包括面部动作单元的空间分布以及与面部动作单元相对应的动作单元强度等级； 基于所述面部动作单元识别结果，确定用户的情绪和意识水平；其中，所述情绪为积极、中性或消极，所述意识水平为意识良好或者意识低下； 其中，所述面部动作单元强度估计模型至少包括特征提取模块、回归预测模块、卷积层以及输出层；所述特征提取模块与所述回归预测模块连接，所述回归预测模块与所述卷积层连接，所述卷积层与所述输出层连接；所述特征提取模块包括预先优化的ResNet50网络，所述预先优化的ResNet50网络为特征提取模块使用了移除了全局平均池化层、全连接层、Softmax层的ResNet-50网络，所述回归预测模块包括不确定动态图卷积层、反卷积层、批归一化层以及线性整流激活函数；所述特征提取模块用于提取高维特征，所述回归预测模块用于将所述高维特征转换为预测动作单元向量，所述预测动作单元向量包括预测动作单元的强度向量和空间分布向量，所述卷积层用于将所述预测动作单元向量转换为动作单元热度图，所述输出层用于输出所述动作单元热度图。

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