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龍圖騰網獲悉深圳大學申請的專利一種基于屬性引導的視覺情感分析方法、系統、終端及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：CN120236152B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202510718555.8，技術領域涉及：G06V10/764；該發明授權一種基于屬性引導的視覺情感分析方法、系統、終端及存儲介質是由黃惠;丁婷婷;楊景媛設計研發完成，并于2025-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于屬性引導的視覺情感分析方法、系統、終端及存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及數據分析技術領域，公開了一種基于屬性引導的視覺情感分析方法、系統、終端及存儲介質，所述方法包括：獲取目標用戶的待分析情感圖像，進行表征提取得到多個視覺屬性表征，并進行表征得到多個文本屬性表征；將所有視覺屬性表征和文本屬性表征進行對齊處理得到多個目標視覺屬性表征，并進行屬性關聯分析得到屬性關聯信息；構建屬性情感圖譜，優化后得到目標屬性情感圖譜，根據目標屬性情感圖譜進行情感預測得到情感預測結果。本發明通過將多個視覺屬性表征在文本屬性表征的引導下優化視覺表征的提取，通過屬性關聯分析去動態調整每個屬性表征的權重，并構建屬性情感圖譜深入分析情緒與屬性之間的關系，提升了情感分析結果的準確性。

本發明授權一種基于屬性引導的視覺情感分析方法、系統、終端及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種基于屬性引導的視覺情感分析方法，其特征在于，所述基于屬性引導的視覺情感分析方法包括： 獲取目標用戶的待分析情感圖像，對所述待分析情感圖像進行表征提取，得到多個視覺屬性表征，并對所述待分析情感圖像進行文本表征提取，得到多個文本屬性表征； 將所有所述視覺屬性表征和所有所述文本屬性表征進行對齊處理，得到多個目標視覺屬性表征，并對所有所述目標視覺屬性表征進行屬性關聯分析，得到屬性關聯信息； 所述將所有所述視覺屬性表征和所有所述文本屬性表征進行對齊處理，得到多個目標視覺屬性表征，具體包括： 對所有所述視覺屬性表征和所有所述文本屬性表征進行尺度同化，并將所有尺度同化后的視覺屬性表征和文本屬性表征進行對齊處理，得到多個對齊后的視覺屬性表征； 對所有尺度同化后的視覺屬性表征和文本屬性表征進行損失計算，得到屬性對齊損失，并根據所述屬性對齊損失對所有對齊后的視覺屬性表征進行優化處理，得到多個目標視覺屬性表征； 根據所述屬性關聯信息構建屬性情感圖譜，對所述屬性情感圖譜進行優化處理，得到目標屬性情感圖譜，并根據所述目標屬性情感圖譜進行情感預測，得到情感預測結果； 所述根據所述屬性關聯信息構建屬性情感圖譜，對所述屬性情感圖譜進行優化處理，得到目標屬性情感圖譜，并根據所述目標屬性情感圖譜進行情感預測，得到情感預測結果，具體包括： 對所述屬性關聯信息進行空間映射，得到屬性映射結果，并根據所述屬性映射結果構建屬性情感圖譜； 對所有所述視覺屬性表征進行損失計算，得到情感分類損失，并對所述情感分類損失和所述屬性對齊損失進行總損失計算，得到目標總損失； 根據所述目標總損失對所述屬性情感圖譜進行優化處理，得到目標屬性情感圖譜，并根據所述目標屬性情感圖譜進行情感預測，得到情感預測結果，其中，所述情感預測結果包括情感信息和情感解釋； 所述對所有所述視覺屬性表征進行損失計算，具體為： ； 所述對所述情感分類損失和所述屬性對齊損失進行總損失計算，具體為： ； 其中，為情感分類損失，為情感類別的總數，為屬性模塊的個數，為第個真實標簽，為非線性映射，F為由視覺屬性表征構成的集合，為屬性間的關聯分析，為情感類別的個數，為目標總損失，為超參數，為屬性對齊損失。

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