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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利基于多頭多層次特征稀疏transformer的新生兒疼痛表情識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118644884B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410809193.9，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權基于多頭多層次特征稀疏transformer的新生兒疼痛表情識別方法是由閆靜杰;蔣嘉銘;袁中允;謝林君;周曉陽;劉穎設計研發完成，并于2024-06-21向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多頭多層次特征稀疏transformer的新生兒疼痛表情識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多頭多層次特征稀疏transformer的新生兒疼痛表情識別方法，所述方法包括如下步驟：對新生兒疼痛表情圖片進行預處理；構建多頭多層次特征稀疏transformer網絡模型，其中，所述網絡模型包括特征選擇與壓縮模塊和多層次特征融合模塊；基于構建的網絡模型對預處理后的新生兒疼痛表情圖片進行感情識別。本發明通過多頭特征選擇與壓縮模塊對token進行修剪與壓縮，同時通過多層次特征融合模塊彌補因為修剪而丟失信息導致的精度下降，該方法在減少計算量的同時提高了分類的準確度。

本發明授權基于多頭多層次特征稀疏transformer的新生兒疼痛表情識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于多頭多層次特征稀疏transformer的新生兒疼痛情感識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 對新生兒疼痛表情圖片進行預處理； 構建多頭多層次特征稀疏transformer網絡模型，其中，所述網絡模型包括特征選擇與壓縮模塊和多層次特征融合模塊； 構建特征選擇與壓縮模塊，具體步驟包括：對token進行選擇與分類、將token進行配對和將token進行融合； 對token進行選擇與分類的具體步驟包括：選擇需要修剪的token，即將所有token分為保留集和舍棄集；輸入向量通過一個多頭注意力機制，具體公式為： 1 其中，x表示輸入向量表示輸出向量，表示圖像被分塊的個數，表示輸入特征的維度； 通過多層感知機對特征進行編碼，得到局部特征，具體公式為： 2 其中，表示保留的維度； 對被保留的token進行平均池化得到全局特征，具體公式為： 3 其中，表示決策矩陣，用于標識將token劃分到保留集或舍棄集； 將全局特征與局部特征進行結合，輸入多層感知機，得到每個token的概率，具體公式為： 4 5 其中，表示局部與全局特征的拼接后的向量，表示將第個token舍棄的概率，表示將第個token保留的概率； 基于Gumbel-Softmax技術對token保留的概率進行采樣，具體公式為： Gumbel-Softmax6 其中，表示獨熱碼向量； 設定token修剪率為，將所有的token劃分為兩個子集保留集和舍棄集，將保留概率最高的前的token劃分到保留集中，將其余的token劃分到舍棄集中； 將token進行配對的具體步驟包括：計算舍棄集中的所有token與保留集中token的相似度，計算公式為： 7 其中，表示相似度矩陣，表示舍棄集中的第個token，表示保留集中的第個token； 對于每個舍棄集中的token，選擇與保留集中token的相似度最高的token，具體公式為： 8 其中，表示舍棄集中的token與保留集中的token對應的目標token； 定義掩碼矩陣表示token配對的結果，具體公式為： 9 其中，和分別表示舍棄集與保留集中元素的數量； 基于構建的網絡模型對預處理后的新生兒疼痛表情圖片進行感情識別。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市棲霞區文苑路9號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。