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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于AU引导的微表情识别方法及装置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：CN119251898B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202411783466.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于AU引导的微表情识别方法及装置是由陈恩红;赵思蕊;刘世凤;徐童;毛星茏设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AU引导的微表情识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AU引导的微表情识别方法及装置，所述微表情识别方法包括：对微表情样本视频预处理，得到微表情序列；通过公开数据集的AU编码标签以及面部动作编码系统，为每个微表情样本生成面部肌肉运动文本描述；将处理好的微表情序列送入视觉编码器，得到编码好的视觉运动特征；将运动文本描述送入文本编码器，得到文本运动特征；通过生成AU引导的细粒度的微表情面部肌肉运动文本描述，并利用CLIP对比损失进行跨模态的语义对齐，可提升模型对微弱局部的微表情运动的感知与捕捉，学习到显著的时空微表情运动特征，将运动特征有效转化为情绪特征，并使用FocalLoss分类损失来解决微表情数据类不平衡的问题，大幅提升了模型的识别性能。

本发明授权一种基于AU引导的微表情识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于AU引导的微表情识别方法，其特征在于，所述微表情识别方法包括：获取微表情样本视频，对所述微表情样本视频预处理，得到微表情序列；通过公开数据集的AU编码标签以及面部动作编码系统，为每个微表情样本生成面部肌肉运动文本描述；将处理好的微表情序列送入视觉编码器，得到编码好的视觉运动特征；将运动文本描述送入文本编码器，得到文本运动特征；将视觉运动特征和文本运动特征经过两个可学习的投影头映射到联合的多模态空间，得到视觉运动向量和文本嵌入向量；利用文本编码器对比损失函数进行视觉嵌入向量和文本嵌入向量的对齐，用于增强模型对于微表情细节的理解能力；具体包括：定义两个可学习的投影头，利用两个所述可学习的投影头将所述视觉运动特征和所述文本运动特征映射至联合的多模态空间，得到视觉嵌入向量和文本嵌入向量，所述视觉嵌入向量和所述文本嵌入向量可直接比较；通过文本编码器对比损失使所述视觉嵌入向量和所述文本嵌入向量对齐；通过将视觉运动特征送入模型情绪推理模块进行情绪分类，以Focalloss作为目标分类损失函数；对模型训练，动态调节所述文本编码器对比损失函数和目标分类损失函数的权重，训练后的模型用于微表情识别任务。

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