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龙图腾网恭喜清华大学申请的专利人脸图像的情绪确定方法、装置、电子设备及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：CN113326762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202110580830.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权人脸图像的情绪确定方法、装置、电子设备及存储介质是由石家赫;李亚利;王生进设计研发完成，并于2021-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本人脸图像的情绪确定方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种人脸图像的情绪确定方法、装置、电子设备及存储介质，其中所述方法包括：对待分析人脸图像进行卷积计算，提取所述待分析人脸图像的全图特征；对所述全图特征进行解耦，得到多个人脸部件的特征；基于动态融合依据状态，动态融合所述多个人脸部件的特征，形成高层次语义特征；基于所述高层次语义特征和语言生成模型，以逐词预测的方式生成情绪描述语句，提升了所生成的情绪描述语句的质量。

本发明授权人脸图像的情绪确定方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人脸图像的情绪确定方法，其特征在于，包括：对待分析人脸图像进行卷积计算，提取所述待分析人脸图像的全图特征；对所述全图特征进行解耦，得到多个人脸部件的特征；基于动态融合依据状态，动态融合所述多个人脸部件的特征，形成高层次语义特征；基于所述高层次语义特征和语言生成模型，以逐词预测的方式生成情绪描述语句；所述基于动态融合依据状态，动态融合所述多个人脸部件的特征，形成高层次语义特征，包括：初始化动态融合依据状态；初始化所述情绪描述语句的首词为空标记；基于当前动态融合依据状态，采用软注意力机制融合所述多个人脸部件的特征，得到第t个高层次语义特征；所述基于所述高层次语义特征和语言生成模型，以逐词预测的方式生成情绪描述语句，包括：将所述第t个高层次语义特征输入至语言生成模型，生成第t个词，并更新动态融合依据状态，对t执行加1操作，开始下一个词的生成，直至生成所述情绪描述语句所包含的所有词；所述动态融合依据状态依据已生成词的序列信息、全图特征和当前的动态融合依据状态进行更新；将所述语言生成模型生成的所有词按序拼接，得到所述情绪描述语句；其中，t大于等于1且小于等于所述情绪描述语句所包含的词的总数；所述对所述全图特征进行解耦，得到多个人脸部件的特征包括：对所述全图特征进行卷积变换，得到包含多个人脸部件遮罩的第一遮罩组；所述遮罩为在不同人脸部件位置上获得相应的热力图；对所述全图特征进行降维操作，得到降维后的特征图；将所述第一遮罩组内的多个人脸部件遮罩的通道维度以重复的方式进行扩展，对应得到多个扩展后的人脸部件遮罩，其中所述扩展后的人脸部件遮罩的通道维度与所述降维后的特征图的通道维度相同；将所述多个扩展后的人脸部件遮罩作用于所述降维后的特征图，对应得到多个针对不同人脸部件进行响应的语义特征图；将所述多个语义特征图展平为向量，并经过特征变换，得到所述待分析人脸图像的多个人脸部件的特征。

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