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龙图腾网获悉华南理工大学;广东寰宇智慧医疗科技有限公司申请的专利一种基于面部视频的抑郁症自动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：CN117238013B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202311037340.7，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于面部视频的抑郁症自动识别方法是由胡国清;徐泽宇;付西敏;陈佳;赵芮设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于面部视频的抑郁症自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于面部视频的抑郁症自动识别方法，包括以下步骤，获取待识别的面部视频数据并进行预处理，获得面部视频子样本Vcc；构建联合学习抑郁标签分布和标签度量的深度学习模型LDSML；将子样本Vcc输入到LDSML深度学习模型中进行训练；在模型输出端使用带温度系数的Softmax‑T激活函数，得到预测的抑郁标签分布p，计算该标签分布的数学期望值E；预测阶段，使用预测的抑郁标签分布P的数学期望值E表示最终的抑郁症预测结果。在不增加训练数据集的前提下，提升了深度学习模型对面部抑郁视频数据的特征捕获能力。更加精细的标签分布可以有效地让模型学习隐含的标签语义信息，有效改善了面部抑郁视频数据匮乏的现状。

本发明授权一种基于面部视频的抑郁症自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于面部视频的抑郁症自动识别方法，其特征在于：包括以下步骤， 获取待识别的面部视频数据并进行预处理，获得面部视频子样本Vc； 构建联合学习抑郁标签分布和标签度量的深度学习模型LDSML； 将子样本V输入到LDSML深度学习模型中进行训练； 在模型输出端使用带温度系数的Softmax-T激活函数，得到预测的抑郁标签分布p，计算该标签分布的数学期望值E； 预测阶段，使用预测的抑郁标签分布p的数学期望值E表示最终的抑郁症预测结果； 在模型训练阶段，计算子样本V的期望抑郁得分E和真实标签l之间的损失函数，其计算公式为， 其中，J表示LDSML框架的总损失函数，Jer表示期望回归损失函数，Jbsm表示批量样本期望监督度量损失函数，N表示同时输入N批样本，α表示Jbsm的权重； 训练阶段，使用期望回归损失函数Jer最小化抑郁标签分布p的数学期望值E与真实标签l之间的距离，其计算公式为，其中M表示样本数； 使用批量样本期望监督度量损失Jbsm最小化每批样本中样本间期望距离和真实距离之间的差异，使用批量样本期望监督度量损失Jbsm充分捕捉每批训练中所有样本的距离标签信息，其计算公式为： ij,E＝E-E ij,l＝l-l smx,x＝||Dij,E-Dij,l||2； 其中，D表示两个样本的标签或者期望抑郁得分间的距离，xi,xj的下标i、j表示样本x的索引；Pm表示样本对的数目。

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华南理工大学;广东寰宇智慧医疗科技有限公司，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381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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