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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于Transformer的社交关系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：CN115858943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202111116796.3，技术领域涉及：G06F16/9536；该发明授权一种基于Transformer的社交关系识别方法是由卿粼波;王昱晨;王正勇;何小海;滕奇志;陈洪刚;任超设计研发完成，并于2021-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Transformer的社交关系识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于Transformer的社交关系识别方法，主要涉及深度学习中通过Transformer提取与推理相关特征并进行社交关系识别的问题。首先，通过特征提取模块提取相关特征；然后，利用特征推理模块推理特征间的联系并形成关系、场景结点，引入残差块传递人物对信息至分类层；最后，构建全连接的社交关系‑场景图，利用GGNN进行图推理后融合残差块进行社交关系分类。本发明充分考虑社交关系识别相关的特征提取，利用Transformer挖掘了人物对特征间的内在联系并引入图神经网络推理关系之间的逻辑关系，解决了社交关系识别中特征提取不充分、特征融合方式过于粗糙及推理识别分类不合理的问题。

本发明授权一种基于Transformer的社交关系识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的社交关系识别方法，其特征在于： a.通过全连接网络、VisionTransformer网络以及卷积神经网络提取与社交关系识别相关联的人物特征与场景特征； b.引入Transformer编码器网络推理各个人物特征之间的内在联系，并通过引入一个残差嵌入块传递人物特征信息； c.构建非欧式空间的社交关系-场景图，并通过图神经网络推理社交关系之间、场景与社交关系之间的联系； d.将全局人物特征信息以全连接的方式与图推理后的社交关系信息融合，提高对于人物特征信息的关注； 该方法包括以下步骤： 1数据处理与增强：对作为输入的两个人物的边界框区域和一个人物对联合区域统一裁剪为224×224的尺寸，对整张图片裁剪为448×448的尺寸，并对裁剪后的图片做归一化和随机水平翻转；另外，将两个人物的边界框的位置信息和面积信息归一化后作为一路输入； 2特征提取：通过结点生成模型中的一层全连接层、两个权重共享且预训练的VisionTransformer网络、一个参数独立且预训练的VisionTransformer网络、一个预训练的ResNet-50网络依次提取人物对的相对位置特征、人物对中每一个人的特征、人物对共同区域的特征以及整幅图的场景特征；采用ResNet-50作为场景信息提取的网络； 3人物特征推理：通过Transformer编码器网络对特征提取模块中的四个人物特征进行推理，挖掘四个人物特征间的内在联系；另外，引入一个可学习的残差嵌入块，利用多头自注意力机制，提取并传递Transformer编码器推理过的全局人物特征信息至分类层；该网络的输出为一个残差嵌入块和四个新特征块； 4结点生成：对人物特征推理模块推理过的人物对的相对位置特征、人物对中每一个人的特征以及人物对共同区域的特征，用一层全连接层进行融合以形成社交关系结点，用ResNet-50网络提取到的场景特征作为场景结点；一张RGB图像中每两个人形成一个社交关系结点，但只存在一个场景结点； 5图构建与推理：以全连接的方式连接步骤4生成的社交关系结点和场景结点来构建引入场景的社交关系图，并通过门控图神经网络对图进行推理，同时挖掘出社交关系之间、社交关系与场景之间的联系； 6社交关系分类：移除场景结点，将步骤3中的残差嵌入块、步骤5中图构建与推理后的社交关系节点，通过全连接的方式融合以提高对于人物对特征信息的关注，增加社交关系识别的合理性；另外，通过额外的一个全连接层对融合后的信息进行分类。

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