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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于视线分布的焦虑抑郁检测方法和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：CN115331281B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210802015.4，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于视线分布的焦虑抑郁检测方法和系统是由孙晓;徐骜;汪萌设计研发完成，并于2022-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视线分布的焦虑抑郁检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于视线分布的焦虑抑郁检测方法和系统，涉及图像处理技术领域。该方法通过获取测试者在测试条件下的面部视频；通过图卷积神经网络对所述注视分布数据进行特征提取，得到特征数据，将特征数据输入至第一支持向量回归模型中，得到基于注视分布的焦虑抑郁预测值；将视线轨迹输入至第二支持向量回归模型中，得到基于视线轨迹的焦虑抑郁预测值；将基于视线分布的焦虑抑郁预测值和基于视线轨迹的焦虑抑郁预测值进行融合，得到测试者的心理评估结果。本发明在对测试者进行焦虑检测时，通过注视分布数据以及视线轨迹得到测试者的心理评估结果，提高焦虑抑郁诊断效率以及准确率。

本发明授权基于视线分布的焦虑抑郁检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视线分布的焦虑抑郁检测方法，其特征在于，包括： S1、获取测试者在测试条件下的面部视频； S2、基于面部视频获取测试者实时注视分布数据以及视线轨迹；包括： S201、通过OpenFace获取面部视频中的人脸框架原始数据，包括： 受试者距屏幕N厘米，定义四个向量来确定屏幕区域，当N=75时，定界向量如下： 、、、均为定界向量； 使用开源工具OpenFace获取测试者实时面部信息的人脸框架，获取视频中头部X轴、Y轴和Z轴上的旋转角度，标记为α、β和γ， 旋转后的定界向量： 其中，，i=1,2,3,4是旋转后的四个定界向量； S202、基于人脸框架原始数据获取测试者注视分布数据，包括： 受试者距屏幕N厘米，即Y为一个固定值，将三维坐标X，Y，Z变换为X，Z得到测试者在屏幕上的一个注视坐标，用X，Y替换X，Z来描述目标平面上点的坐标： , 其中，为注视分布边界； 将屏幕均分成3x3个方形块区域从左至右从上到下标记为0-8对视线所落区域进行汇总；9块区域视为图的9个节点，视线落到某个区域就相当于在某个节点上，间隔十帧进行一次采样，得到一个有向图，该有向图即注视分布数据； S203、基于人脸框架原始数据获取视线轨迹，包括： 通过OpenFace，得到人眼的6个坐标e1到e6，使用霍夫变换找到瞳孔位置Xpupil,Ypupil，瞳孔横坐标垂直直线与六边形交于top和bottom；通过以下公式计算出交点Ytop、Ybottom： 通过计算出交点Ytop、Ybottom的方法计算瞳孔纵坐标水平直线与六边形交点的横坐标Xleft、Xright，根据Ytop、Ybottom、Xpupil、Ypupil、Xleft和Xright计算相对位置系数： 其中，、分别为水平和竖直方向绝焦点坐标的相对位置系数； 其中，为焦点的相对坐标； 将瞳孔相对位置与注意力区域坐标相结合，得到焦点的绝对坐标： 其中，为焦点绝对坐标； 将焦点绝对坐标逐帧平滑连接，得到视线轨迹； S3、通过图卷积神经网络对所述注视分布数据进行特征提取，得到特征数据，将特征数据输入至第一支持向量回归模型中，得到基于注视分布的焦虑抑郁预测值；将视线轨迹输入至第二支持向量回归模型中，得到基于视线轨迹的焦虑抑郁预测值； S4、将基于视线分布的焦虑抑郁预测值和基于视线轨迹的焦虑抑郁预测值进行融合，得到测试者的心理评估结果。

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