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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利结合多级特征依赖与多尺度上下文特征的抑郁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：CN114494770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210035384.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权结合多级特征依赖与多尺度上下文特征的抑郁识别方法是由张小瑞;原春霖;孙伟;刘青山设计研发完成，并于2022-01-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合多级特征依赖与多尺度上下文特征的抑郁识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合多级特征依赖与多尺度上下文特征的抑郁识别方法，包括：搭建并改进ResNet101，获得C2、C3、C4及C5四个代表不同级别语义信息和细节信息的情感表征；将多级情感表征输入到多层双向门控网络，提取多级特征间的依赖关系；将多级情感表征发送到多尺度自适应上下文模块，提取相应的多尺度上下文特征，通过跨级融合得到各级的多尺度情感表示O3、O4和O5；将C5级情感表征导入卷积注意力模块，获得带有显著情感区域的情感表示D；通过特征融合得到多线索情感特征E，通过分类网络进行抑郁识别。本发明同时结合级内关联与级间关联来获取更深层更全面的情感，并且对噪声具有鲁棒性。

本发明授权结合多级特征依赖与多尺度上下文特征的抑郁识别方法在权利要求书中公布了：1.一种结合多级特征依赖与多尺度上下文特征的抑郁识别方法，其特征在于，所述抑郁识别方法包括以下步骤：S1，搭建ResNet101网络作为模型特征提取层，使用ELU作为激活函数并添加BN层，获得C2、C3、C4及C5四个代表不同级别语义信息和细节信息的情感表征；S2，将步骤S1中获得的多级情感表征输入到多层双向门控网络，提取多级特征间的依赖关系，连接双向输出，得到图像的关联表示V；S3，将步骤S1中获得的多级情感表征送入多尺度自适应上下文模块，提取相应的多尺度上下文特征，通过跨级融合得到各级的多尺度情感表示03、O4和O5；S4，将C5级情感表征导入卷积注意力模块，获得带有显著情感区域的情感表示D；S5，将多尺度情感表示O3、O4、O5和带有显著情感区域的情感表示D及图像的关联表示V进行特征融合，得到多线索情感特征E；S6，将多线索情感特征E送入全局平均池，通过两个全连接层得到是否抑郁及抑郁严重程度两个标签。

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