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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利基于面部表情的人工智能自动识别系统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：CN119993474B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202411842413.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于面部表情的人工智能自动识别系统是由杨长江;贾思嘉;杜懿杰;叶晟澄设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于面部表情的人工智能自动识别系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及基于面部表情的人工智能自动识别系统。包括，视听刺激模块，输出用以引导目标对象产生特定情绪的诱发信息；头部检测模块，连接信息采集单元，头部检测模块用于检测头部反应信息；标签分类模块，连接头部检测模块，标签分类模块具备预训练的分类模型，用于根据面部朝前比例数据、中立情绪比例数据和头部复杂度数据输出分类标签。本发明以面部表情作为特异性识别指标，能够在儿童早期进行统一标准化识别，同时基于机器学习技术，能够在无接触、无刺激条件下对儿童进行客观评估，最大程度减少时间成本和人力成本，实现对ASD儿童的大规模筛查。

本发明授权基于面部表情的人工智能自动识别系统在权利要求书中公布了：1.基于面部表情的人工智能自动识别系统，其特征在于，包括， 视听刺激模块1，输出用以引导目标对象产生特定情绪的诱发信息； 头部检测模块3，连接用于获取目标对象基于所述诱发信息产生的头部反应信息的信息采集单元2，所述头部检测模块3用于检测所述头部反应信息，包括， 面部朝前比例检测单元31，连接所述信息采集单元2，用于计算面部朝前时长占总时长的比例，输出面部朝前比例数据； 中立情绪比例检测模块32，连接所述信息采集单元2，用于计算中立情绪时长占总时长的比例，输出中立情绪比例数据； 头部复杂度检测单元33，连接所述信息采集单元2，用于计算所述目标对象的头部复杂度情况，输出头部复杂度数据； 标签分类模块4，连接所述头部检测模块3，所述标签分类模块4具备预训练的分类模型，所述分类模型用于根据所述面部朝前比例数据、所述中立情绪比例数据和所述头部复杂度数据输出分类标签； 所述头部复杂度检测单元33输出的所述头部复杂度数据包括面部复杂度、视线复杂度和头部姿态复杂度； 所述头部复杂度检测单元33包括， 头部姿态估计模型331，连接所述信息采集单元2，用于输出所述头部反应信息中各视频帧的头部姿态； 视线检测模型332，连接所述信息采集单元2，用于检测所述头部反应信息中各视频帧的视线向量； 面部关键点检测模型333，连接所述信息采集单元2，用于检测所述头部反应信息中各视频帧的面部关键点； 所述分类模型输出的所述分类标签包括自闭症标签和非自闭症标签。

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