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龙图腾网获悉华院计算技术(上海)股份有限公司申请的专利情绪识别模型的训练方法、识别方法、系统、设备及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：CN114596606B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202111371693.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权情绪识别模型的训练方法、识别方法、系统、设备及介质是由王晓梅;宣凯文设计研发完成，并于2021-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本情绪识别模型的训练方法、识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种情绪识别模型的训练方法、识别方法、系统、设备及介质，训练方法包括：获取目标对象的训练集；对于每一视频样本，获取视频样本的目标检测信息，目标检测信息包括每帧图像的视觉特征信息，及相邻图像之间的关联信息；将目标检测信息作为输入，每帧图像中目标对象的预设情绪信息作为输出进行模型训练以构建情绪识别模型。本发明中，通过训练视频样本，不仅可以获得每帧图像的视觉特征信息，还可以获得各个图像之间的关联信息，基于关联信息可以反应目标对象的动态变化，可以更好地反应出情绪的变化，基于关联信息可以更有效地进行模型训练，以得到能够准确识别出真实场景中目标对象的情绪信息的情绪识别模型。

本发明授权情绪识别模型的训练方法、识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种情绪识别模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 获取目标对象的训练集，所述训练集包括若干视频样本，每一视频样本包括至少两帧图像； 对于每一视频样本，获取所述视频样本的目标检测信息，所述目标检测信息包括每帧图像的视觉特征信息，及相邻图像之间的关联信息； 将所述目标检测信息作为输入，每帧图像中所述目标对象的预设情绪信息作为输出进行模型训练以构建所述情绪识别模型； 所述获取所述视频样本的目标检测信息包括以下步骤： 将所述视频样本输入至视觉特征提取算法以获取每帧图像的视觉特征信息； 将所述每帧图像的视觉特征信息输入至目标编码结构以获取相邻图像之间的关联信息； 所述目标编码结构包括Transformer编码结构； 所述Transformer编码结构包括嵌套残差位置编码结构，所述嵌套残差位置编码结构包括位置编码函数及N个串联的dropout函数，N≥2，n＝1，2…N，n表示第n个dropout函数； 所述将所述每帧图像的视觉特征信息输入至目标编码结构以获取相邻图像之间的关联信息包括以下步骤： 对于相邻图像，将每帧图像的视觉特征信息输入至所述位置编码函数以获取第一编码信息； 当n＝1时，对应的dropout函数的输入为所述第一编码信息及所述每帧图像的视觉特征信息； 当n＝2,…N，对应的dropout函数的输入为前一个dropout函数的输出及所述每帧图像的视觉特征信息，或对应的dropout函数的输入为前面所有的dropout函数的输出及所述每帧图像的视觉特征信息； 当n＝N时，对应的dropout函数的输出为所述相邻图像之间的关联信息。

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