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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利基于多维交叉注意力3D人脸视频情感异常识别方法及设备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：CN120635971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511122951.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于多维交叉注意力3D人脸视频情感异常识别方法及设备是由张伟;李治强;朱婷;吕学斌设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维交叉注意力3D人脸视频情感异常识别方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，特别是基于多维交叉注意力3D人脸视频情感异常识别方法及设备。本发明通过提出的注意力框架，利用时空通道三维特征深度融合RGB视觉特征与面部深度特征；且在三个维度上通过多头自注意力机制捕捉长距离与长时序依赖关系，通过交叉门控机制实现不同维度特征的动态加权融合，有效增强了特征表达的判别性，在保持信息完整性的同时抑制了冗余特征干扰。从而优化面部表情肌肉动态变化的特征提取，实现RGB纹理与深度几何特征的跨模态互补表征，使情感异常的识别更加准确。

本发明授权基于多维交叉注意力3D人脸视频情感异常识别方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于多维交叉注意力3D人脸视频情感异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取待分析人脸数据，并进行预处理，输出特征数据；所述待分析人脸数据包括待分析人脸视频与对应的深度信息，所述特征数据包括人脸RGB特征和深度信息特征； 所述预处理包括人脸区域裁剪、人脸RGB与深度信息对齐、特征归一化以及特征提取处理，输出为RGB-D数据，再将RGB-D数据输入到预先构建好的卷积神经网络中进行特征提取，输出人脸RGB特征与对应的深度信息特征； S2：将所述特征数据输入到预训练的TSC-CGAM模型中； S3：所述TSC-CGAM模型输出所述特征数据的情感异常识别结果； 其中，所述TSC-CGAM模型采用卷积神经网络模型作为主干结构，并在所述卷积神经网络模型中的每个特征提取单元后插入TSC-CGA单元；所述TSC-CGA单元包括时间注意模块、空间注意模块、通道注意模块以及多维交叉门控融合模块； 所述多维交叉门控融合模块包括以下运行流程： 将时间注意模块、空间注意模块以及通道注意模块提取的人脸RGB特征和深度信息特征分别通过卷积层学习各维度的权重；将三个模块的输出经门控加权后叠加，并通过残差连接与层归一化，得到时间空间和通道三维度融合特征。

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四川大学华西医院，其通讯地址为：610041 四川省成都市武侯区国学巷37号；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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