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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种基于视觉变换器的多尺度融合表情识别方法与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：CN119672787B 。

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：202510186766.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于视觉变换器的多尺度融合表情识别方法与系统是由李鑫宇;胡德文;李明;吴旭;戴晟设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉变换器的多尺度融合表情识别方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉变换器的多尺度融合表情识别方法与系统，本发明基于视觉变换器的多尺度融合表情识别方法包括将输入的面部表情图像分别提取多尺度的关键点特征和面部图像特征；将各个尺度下的关键点特征和面部图像特征依次进行基于注意力机制的短距离融合和长距离融合以获得融合特征；将各个尺度下的融合特征融合以获得多尺度融合特征；利用视觉变换器对多尺度融合特征进行表情识别以获得表情识别结果。本发明旨在捕捉长距离依赖关系并引入连续情感维度以更精确地捕捉情感的细微变化、提升表情识别的精度和泛化能力，使表情识别模型对表情具有更细腻的描述能力和更强的特征提取能力。

本发明授权一种基于视觉变换器的多尺度融合表情识别方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉变换器的多尺度融合表情识别方法，其特征在于，包括下述步骤：将输入的面部表情图像分别提取多尺度的关键点特征和面部图像特征；将各个尺度下的关键点特征和面部图像特征依次进行基于注意力机制的短距离融合和长距离融合以获得融合特征；将各个尺度下的融合特征融合以获得多尺度融合特征；利用视觉变换器对多尺度融合特征进行表情识别以获得表情识别结果，且将某一尺度下的关键点特征和面部图像特征依次进行基于注意力机制的短距离融合和长距离融合包括：分别将该尺度下的关键点特征和面部图像特征通过线性层映射后划分为局部窗口，采用多头注意力机制的每一个注意力头计算关键点特征和面部图像特征的局部窗口采用多头注意力机制提取特征作为短距离融合特征；将短距离融合特征划分为局部窗口，从关键点特征、短距离融合特征的局部窗口中指定的固定网格位置提取特征块，对提取的特征块采用步长为r的跨窗口特征采样后再采用多头注意力机制提取特征作为最终得到的该尺度下的融合特征，所述采用多头注意力机制的每一个注意力头计算关键点特征和面部图像特征的局部窗口采用多头注意力机制提取特征作为短距离融合特征的函数表达式为： ，其中，为短距离融合特征，为拼接操作，～分别为第1～个注意力头的输出特征，为短距离融合的输出投影矩阵，且任意个注意力头的输出特征的计算函数表达式为： ，其中，为softmax激活函数，为关键点特征的第个局部窗口，为面部图像特征的第个局部窗口，关键点特征作为注意力头的查询Q，面部图像特征作为注意力头的键K和值V，、和分别为第个注意力头对应的查询Q、键K和值V的权重矩阵，为键的维度。

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