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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利一種基于Transformer全局語義編碼的眼動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：CN119479048B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411380959.2，技術領域涉及：G06V40/18；該發明授權一種基于Transformer全局語義編碼的眼動識別方法是由夏辰;劉盼;韓軍偉;鐘文琦;王博宇;郭雷設計研發完成，并于2024-09-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于Transformer全局語義編碼的眼動識別方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于Transformer全局語義編碼的眼動識別方法，涉及眼動識別領域。包括：根據不同的任務需求采集相應的眼動數據，構建眼動識別數據集；所述眼動數據集包括圖像和觀看圖像對應的眼動數據；根據眼動數據中記錄的注視點位置，對相關圖像進行注視點處掩碼處理，將掩碼處理的圖像和未被掩碼圖像作為Transformer模型的輸入；對Transformer模型進行預訓練；利用預訓練的Transformer模型從每幅圖像的所有注視點位置提取深層特征，基于深層特征預測基于圖像的類別概率；整合基于圖像的類別概率得到受試者的綜合分類結果。有效解決了現有眼動識別方法對深層語義信息挖掘不足和無法捕捉全局依賴關系的問題。

本發明授權一種基于Transformer全局語義編碼的眼動識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于Transformer全局語義編碼的眼動識別方法，其特征在于，包括： 根據不同的任務需求采集相應的眼動數據，構建眼動識別數據集；所述眼動識別數據集包括圖像和觀看圖像對應的眼動數據； 根據眼動數據中記錄的注視點位置，對相關圖像進行注視點處掩碼處理，將掩碼處理的圖像和未被掩碼圖像作為Transformer模型的輸入； 對Transformer模型進行預訓練；具體為： 在訓練開始前，使用一個預先訓練的離散變分自編碼器DVAE處理整個訓練集，將每個圖像塊轉換成一個固定長度的視覺標記向量； 在訓練過程中，Transformer模型利用其自注意力機制處理掩碼和未掩碼圖像塊的混合信息，通過理解圖像的上下文來預測被掩碼區域的內容；模型的輸出和對應的視覺標記之間的差異通過交叉熵損失進行量化，再最小化這個損失來調整其參數，優化預測能力； 利用預訓練的Transformer模型從每幅圖像的所有注視點位置提取深層特征，基于深層特征預測基于圖像的類別概率； 整合基于圖像的類別概率得到受試者的綜合分類結果。

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西北工業大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市碑林區友誼西路127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”。