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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利一种脸部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：CN120783379B 。

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：202511156452.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种脸部微表情识别方法是由李军华;宋帆;李凌设计研发完成，并于2025-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种脸部微表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脸部微表情识别方法，涉及人工智能技术领域，本发明在空间分支上，提取峰值帧内脸部的纹理特征，对纹理特征内眉毛、嘴角等关键部位特征进行特征增强，得到峰值帧特征向量；在时间分支上，提取光流特征图内脸部的运动特征，对运动特征内包含的眼部及嘴部运动特征区分并进行特征增强，得到光流特征向量，并将峰值帧特征向量及光流特征向量拼接为基准特征向量，此种同构异模态的处理方式，实现了频域及时域上多模态特征的互补融合；而后比较对齐前后目标域微表情基准特征向量间的马氏距离，并输出识别结果，从而此过程将融合后的多模态特征进一步进行源域目标域建模处理，可全面精确地识别脸部的微表情。

本发明授权一种脸部微表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种脸部微表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取脸部的源域宏表情视频序列及目标域微表情视频序列； 分别针对宏表情视频序列和微表情视频序列，提取视频序列的起始帧和峰值帧，并计算起始帧和峰值帧之间的运动矢量，以生成光流特征图； 将峰值帧进行空间降采样，并提取峰值帧内脸部的纹理特征，对纹理特征内包含的细节特征进行特征增强，得到128维的峰值帧特征向量；将光流特征图进行时间降采样，并提取光流特征图内脸部的运动特征，对运动特征内包含的眼部及嘴部运动特征区分并进行特征增强，得到128维的光流特征向量； 将峰值帧特征向量与光流特征向量拼接为256维的基准特征向量，以得到源域宏表情的基准特征向量和目标域微表情的基准特征向量； 将源域宏表情及目标域微表情基准特征向量的特征分布对齐，获得对齐后的目标域微表情基准特征向量； 获取对齐前后的目标域微表情基准特征向量间的马氏距离，将马氏距离度量映射为五类概率分布输出识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌航空大学，其通讯地址为：330063 江西省南昌市红谷滩新区丰和南大道696号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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