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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于多层自注意力网络的社交关系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：CN116030488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202111231052.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于多层自注意力网络的社交关系识别方法是由王正勇;王昱晨;唐旺;卿粼波;何小海;滕奇志;陈洪刚设计研发完成，并于2021-10-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层自注意力网络的社交关系识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于多层自注意力网络的社交关系识别方法，主要涉及深度学习中通过多层自注意力网络提取与推理相关特征并进行社交关系识别的问题。首先，通过特征提取模块提取相关特征；然后，利用特征间内在联系推理模块推理不同特征间的联系并引入可学习的额外嵌入块整合人物对全局信息；最后，通过关系间逻辑联系推理模块挖掘同一场景下不同关系之间的逻辑联系并对输出进行最后的社交关系分类。本发明充分考虑社交关系识别相关的特征提取，利用特征间内在联系推理模块和关系间逻辑联系推理模块分别挖掘了不同特征间的内在联系和关系之间的逻辑联系，解决了社交关系识别中特征提取不充分、特征融合方式过于粗糙的问题。

本发明授权一种基于多层自注意力网络的社交关系识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层自注意力网络的社交关系识别方法，其特征在于： a.通过全连接网络、深度自注意力网络视觉Transformer以及卷积神经网络提取与社交关系识别相关联的人物特征与场景特征； b.采用基于自注意力机制的Transformer编码器网络推理与社交关系识别相关联的人物特征之间、人物特征与场景特征之间的联系； c.引入另一层Transformer编码器网络，通过自注意力机制推理基于人物对的社交关系之间存在的逻辑联系； 该方法主要包括以下步骤： 1数据处理与增强：对作为输入的两个人物的边界框区域和一个人物对联合区域统一裁剪为224×224的尺寸，对整张图片裁剪为448×448的尺寸，并对裁剪后的图片做归一化和随机水平翻转；另外，将两个人物的边界框的位置信息和面积信息归一化后作为一路输入； 2特征提取：通过全连接网络、深度自注意力视觉Transformer网络以及卷积神经网络中的一层全连接层、两个权重共享且预训练的视觉Transformer网络、一个参数独立且预训练的视觉Transformer网络、一个预训练的ResNet-50网络依次提取人物对的相对位置特征、人物对中每一个人的特征、人物对共同区域的特征以及整幅图的场景特征； 3特征间内在联系推理：通过基于自注意力机制的Transformer编码器网络对所述特征提取模块中的四个人物特征及一个场景特征进行推理，挖掘人物特征间、人物特征与场景特征间的内在联系；需要注意的是，在该网络中引入一个额外的可学习的嵌入块，利用自注意力机制整合全局的人物对社交信息作为输出； 4关系间逻辑联系推理：将步骤3中输出的人物对全局信息按照所处的RGB图像不同区分，将同一张RGB图像中的人物对全局信息作为另外一个Transformer编码器网络的输入，并通过自注意力机制推理不同关系之间的逻辑联系； 5社交关系分类：将步骤4中通过Transformer编码器网络推理后的人物对全局信息作为分类层的输入，并采用一个全连接层对该人物对全局信息进行分类。

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