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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种基于面部关键点时空特征融合的情绪检测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：CN120877354B 。

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：202511370987.0，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于面部关键点时空特征融合的情绪检测方法是由黄锦阳;郭宇童;赵嘉铖;崔丰麒;郑天越;郭丹;汪萌设计研发完成，并于2025-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于面部关键点时空特征融合的情绪检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于面部关键点时空特征融合的情绪检测方法，属于计算机视觉和情感计算领域。本发明通过获取公开数据集并进行预处理，得到68个面部地标；设计PLK算法估计面部地标的运动状态，并通过双向光流机制和卡尔曼滤波对地标去噪，得到准确的地标位置信息；通过BiGRU单元对得到的准确面部地标的绝对位置和相对变化进行建模，提取出面部地标的时序特征；构建面部关键点图结构，并结合面部地标的时序特征送入图卷积网络进行迭代更新，得到时空融合的面部特征；将得到的时空融合的面部特征送入线性层进行分类，得到情绪识别结果。本发明实现了情绪相关的时序特征和空间特征的全面提取，为面部情绪的检测提供了高效、高准确性的方法。

本发明授权一种基于面部关键点时空特征融合的情绪检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于面部关键点时空特征融合的情绪检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取公开数据集，截取与面部表情相关的视频片段并对表情视频数据进行预处理，从原始图像中提取面部地标关键点； 步骤2、将面部地标关键点送入地标校准模块，通过运用PLK算法得到面部关键点运动估计结果，并引入双向光流机制对所述面部关键点运动估计结果进行去噪；最后使用卡尔曼滤波对面部地标进一步校准，得到精准的面部地标信息； 步骤3、将所得精准的面部地标信息送入双向门控循环单元BiGRU网络，提取面部表情的绝对位置信息和相对变化信息，拼接后得到时序特征数据； 步骤4、构建用邻接矩阵表示的图结构，将步骤3中所述时序特征数据送入图卷积网络GCN，用于初始化节点特征；将构建的邻接矩阵送入GCN网络逐层传播，得到时空融合的特征矩阵； 步骤5、将步骤4中得到的时空融合的特征矩阵送入分类器进行分类，得到情绪识别结果。

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合肥工业大学，其通讯地址为：230009 安徽省合肥市屯溪路193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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