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龍圖騰網獲悉平安科技(深圳)有限公司申請的專利情緒識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質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：CN114639150B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202210276959.2，技術領域涉及：G06V40/16；該發明授權情緒識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質是由侯翠琴;李劍鋒設計研發完成，并于2022-03-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本情緒識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及一種情緒識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質，該方法包括：獲取用戶當前時刻以前預設時間的歷史視頻，將歷史視頻按照預設規則分割為多份子歷史視頻；將各份子歷史視頻分別輸入情緒識別模型的各個子識別模型，得到各份子歷史視頻分別對應的情緒識別結果；情緒識別模型將多個情緒識別結果進行融合，得到用戶的當前情緒識別結果。上述方法可以更準確識別用戶當前的情緒狀態。

本發明授權情緒識別方法、裝置、計算機設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種情緒識別方法，其特征在于，包括： 獲取用戶當前時刻以前預設時間段的歷史視頻，將所述歷史視頻按照預設規則分割為多份子歷史視頻； 將各份子歷史視頻分別輸入情緒識別模型的各個子識別模型，得到各份子歷史視頻分別對應的情緒識別結果； 所述情緒識別模型將多個所述情緒識別結果進行融合，得到所述用戶的當前情緒識別結果； 所述將各份子歷史視頻分別輸入情緒識別模型的各個子識別模型，得到各份子歷史視頻分別對應的情緒識別結果，包括： 針對每份歷史視頻，提取視頻中的人臉圖像以及與所述人臉圖像相對應的聲音頻譜圖和字幕文本； 從所述人臉圖像提取圖像特征向量，其中，提取所述圖像特征向量的模型中包括一個全連接層，該模型為結合殘差結構和Inception結構的混合模型，所述圖像特征向量的模型利用批歸一化處理輸入的數據，池化層使用全局平均池化的方法，在所述一個全連接層前存在dropout層； 所述提取視頻中的人臉圖像以及與所述人臉圖像相對應的聲音頻譜圖和字幕文本，包括： 解析所述歷史視頻，得到視頻幀；基于視頻幀的像素信息對所述視頻幀進行過濾，將過濾后得到的視頻幀作為待識別人臉情緒的圖像； 基于所述視頻幀的像素信息，生成所述視頻幀對應的直方圖同時確定所述視頻幀的清晰度；根據所述直方圖和邊緣檢測算子，對所述視頻幀進行聚類，得到至少一個類；過濾各個所述類中重復的視頻幀和清晰度小于清晰度閾值的視頻幀； 基于所述過濾后的視頻幀，采用基于卷積神經網絡的方法對視頻幀進行人臉檢測、對齊、旋轉和調整大小的操作，得到人臉圖像。

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