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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种表情检测方法、系统、装置及存储介质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：CN116721448B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310458283.3，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种表情检测方法、系统、装置及存储介质是由钟清华;何尔恒;游丽锋;陈俞秀;赖嘉烨;余晖;黄俊淇;黄楷童设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种表情检测方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种表情检测方法、系统、装置及存储介质，涉及计算机技术领域。其中，表情检测方法包括获取待检测视频；提取所述待检测视频的光流特征；将所述待检测视频的光流特征输入基于SwinTransformer网络搭建的表情检测模型得到视频中所有帧的第一表情检测值；将大于第一阈值的第一表情检测值对应的帧作为候选帧；根据所有所述候选帧的第一表情检测值确定多个极大值点；根据两个极大值点对应的帧的帧距离确定表情幅度最大的帧，并根据表情幅度最大的帧确定存在表情的帧区间。本申请能够提高视频表情检测的准确性。

本发明授权一种表情检测方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种表情检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待检测视频； 提取所述待检测视频的光流特征； 将所述待检测视频的光流特征输入基于Swin Transformer网络搭建的表情检测模型得到视频中所有帧的第一表情检测值； 将大于第一阈值的第一表情检测值对应的帧作为候选帧； 根据所有所述候选帧的第一表情检测值确定多个极大值点； 根据两个极大值点对应的帧之间的帧距离确定表情幅度最大的帧，并根据表情幅度最大的帧确定存在表情的帧区间； 所述表情检测模型通过以下步骤获得： 根据训练集的表情区间标签确定平均一次表情持续的帧数的二分之一，记为k； 采用OpenCV算法计算训练集中视频第i帧与第i+k帧之间的光流特征； 根据预设的特征点选取视频中的感兴趣区域，并将感兴趣区域中的眼睛区域涂黑； 根据k重新划定训练集的表情窗口得到新的表情区间标签； 将所述训练集输入表情检测模型，并根据损失函数和优化器算法优化所述表情检测模型； 所述将所述待检测视频的光流特征输入基于Swin Transformer网络搭建的表情检测模型得到视频中所有帧的第一表情检测值包括以下步骤： 将所述待检测视频的光流特征输入基于Swin Transformer网络搭建的表情检测模型得到所有帧的第二表情检测值； 对所述第二表情检测值进行增强得到第一表情检测值，其中，增强过程如下： 其中，s和分别表示视频中所有帧的第二表情检测值和第一表情检测值，和Sj表示第i帧的第一表情检测值和第j帧的第二表情检测值，i＝F1+k表示i为第1+k帧的索引，i＝Fend‑k表示i为结束前第k帧的索引。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南师范大学，其通讯地址为：510006 广东省广州市番禺区华南师范大学物理与电信工程学院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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