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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利基于文本位置注意力的对比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：CN119028001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202411124661.5，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于文本位置注意力的对比微表情识别方法是由张俊晨;谢昭;严沁;张岩;党存远;王卫东;常振涛;吴克伟设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于文本位置注意力的对比微表情识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本位置注意力的对比微表情识别方法。本发明使用视频光流特征，计算光流注意力，该光流注意力用于分析VisionTransformer的视觉特征，提取光流注意力的微表情视觉特征。对于微表情位置难以发现的困难，提取微表情文本的token，学习文本位置注意力，提取文本位置注意力的微表情特征。为了有效区分不同微表情的显著位置，分析文本位置注意力的正负例对比损失，有效分离容易混淆的微表情类别。本发明考虑了光流注意力特征，文本位置注意力，文本位置对比关系，可以有效避免微表情识别中相互混淆。

本发明授权基于文本位置注意力的对比微表情识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本位置注意力的对比微表情识别方法，其特征在于：具体包括以下步骤：S1：提取光流位置注意力；S2：提取人脸光流特征；S3：提取文本位置特征；S4：训练微表情对比模型；S5：测试模型；步骤S1所述的提取光流位置注意力，具体包括以下步骤：S1-1：输入微表情视频数据集；微表情视频数据集Data＝X,Text,Y,，其中X表示微表情视频集合，Text表示微表情类别文本集合；Y表示微表情类别的标签集合；x∈X，x表示数据集中的一个微表情视频，x＝{framei}，framei表示视频的第i帧，i＝1,…,L，L表示该视频的总帧数；Text＝{高兴，厌恶，恐惧，愤怒，悲伤，惊讶，其他表情}；y∈Y，y表示一个微表情视频的类别标签，y的取值为{1,…,7}，与Text一一对应，1代表高兴，2表示厌恶，3表示恐惧，4表示愤怒，5表示悲伤，6表示惊讶，7表示其他表情；S1-2：计算微表情运动幅度，获取微表情最大幅度帧framepeak∈R3×H×W；S1-3：取得{framei}中的第一帧frame1，作为微表情运动起始帧framebegin∈R3×H×W，获取光流采样图像framebegin、framepeak；S1-4：使用光流采样图像framebegin、framepeak提取微表情光流特征[ue,ve]，其中，ue表示framebegin中像素点a,b处光流特征的水平分量，ve表示framebegin中像素点a,b处光流特征的垂直分量；S1-5：提取微表情光流变化率特征OFe；S1-6：提取光流位置注意力Ao；步骤S3所述的提取文本位置特征，具体包括如下步骤：S3-1：获取微表情类别文本集合Text；S3-2：生成文本提示tf；S3-3：将文本提示tf输入一个全连接层，生成文本位置提示tp∈R7×hw；S3-4：对文本位置提示tp，进行矩阵维度变换，生成文本位置注意力AT∈R7×h×w；S3-5：提取文本位置特征FTP。

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