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龙图腾网恭喜广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院申请的专利情绪识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质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：CN114913461B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202210544916.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权情绪识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质是由刘羽中;李华亮;范圣平;沈雅利;王琪如;谢庭军;翟永昌设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本情绪识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种情绪识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，该方法包括：基于输入的连续帧视频序列，提取每一帧图像的人脸区域作为训练样本；将训练样本输入三维卷积神经网络模型，获取每个视频帧序列的全局特征图；对全局特征图进行分块，将生成的局部特征图与全局特征图作为特征分块，提取每个特征分块的一维特征输入至三维卷积神经网络模型，输出初始预测情绪分数，并确定每个特征分块的初始权重，根据每个特征分块的初始权重确定对应的目标权重；利用目标权重对初始预测情绪分数进行加权，生成目标预测情绪分数。本申请结合三维卷积神经网络和特征图分块，增强未遮挡部分的置信度，提高了情绪识别的精度和效率，适用范围更广。

本发明授权情绪识别方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种情绪识别方法，其特征在于，包括：基于输入的连续帧视频序列，提取每一帧图像的人脸区域作为训练样本；将训练样本输入三维卷积神经网络模型，获取每个视频帧序列的全局特征图；对全局特征图进行分块，将生成的局部特征图与全局特征图作为特征分块，提取每个特征分块的一维特征；将一维特征输入三维卷积神经网络模型的全连接层，输出初始预测情绪分数；采用均方误差损失函数确定每个特征分块的损失函数，计算总的损失函数，并设置总的损失函数阈值，利用训练样本对三维卷积神经网络模型训练至模型收敛，确定此时每个特征分块的初始权重w1i；基于每个特征分块的一维特征，利用k-means算法确定每个特征分块的一维特征的数据分布中心，并定义每个特征分块与数据分布中心的欧式距离为权重w2i，根据每个特征分块的初始权重和所述欧式距离确定每个特征分块的目标权重为wi＝w1i×w2i；利用目标权重对初始预测情绪分数进行加权，生成目标预测情绪分数；其中，所述生成目标预测情绪分数满足如下公式所述表示初始预测情绪分数；所述wi表示目标权重。

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