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龙图腾网获悉四川省肿瘤医院申请的专利一种基于视频流的愤怒情绪识别方法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：CN120318891B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510769064.6，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于视频流的愤怒情绪识别方法是由李超;郭辉;曾定芬;孙荣昊;张思诚;范玉霞;杨平;杨艳;刘瑾源设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频流的愤怒情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频流的愤怒情绪识别方法，属于情绪识别技术领域。本发明通过对来访人员的视频流进行预处理，获得时空对齐的标准化面部图像序列、3D骨架序列以及语音片段；利用3D‑ResNet34网络和微表情光流增强算法对标准化面部图像序列进行特征提取，获得光流面部特征；利用时空图卷积网络对3D骨架序列进行特征提取，获得肢体动作特征；对语音片段进行特征提取，获得语音特征；利用多头时空交叉注意力机制和膨胀时序卷积算法，对所述面部特征、肢体动作特征以及语音特征进行融合处理后，通过动态权重分配分类输出愤怒情绪识别结果。本发明从整体上大幅度提升了系统对愤怒情绪识别的准确性。

本发明授权一种基于视频流的愤怒情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频流的愤怒情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1，对来访人员的视频流进行预处理，获得时空对齐的标准化面部图像序列、3D骨架序列以及的语音片段； S2，利用3D-ResNet34网络和微表情光流增强算法对标准化面部图像序列进行特征提取，获得光流面部特征； 所述S2具体包括： S21，将标准化面部图像序列输入3D-ResNet34网络，使用3D卷积核提取得到时空特征序列； S22，对所述标准化面部图像序列进行微表情光流增强处理，获得光流特征序列； 所述S22具体包括： S22-1，依次计算所述标准化面部图像序列中相邻帧的稠密光流场： ； 其中，表示FlowNet模型；表示第t帧标准化面部图像；表示第t+1帧标准化面部图像，稠密光流场的维度为112×112×2； S22-2，基于稠密光流场检测微表情瞬间，获得微表情权重系数： ； 其中，表示光流幅值；表示平均池化操作；表示可学习的卷积核，维度为1×1×1，用于将光流幅值的全局平均池化结果映射为标量权重；表示Sigmoid函数； S22-3，使用1D卷积核对稠密光流场进行降维处理，获得光流特征；返回执行步骤S22-1，直至所有标准化面部图像处理完成，获得光流特征序列： ； 其中，表示第t帧标准化面部图像对应的光流特征；表示卷积操作； S23，将光流特征序列与时空特征序列进行逐帧拼接后，使用微表情权重系数进行加权，获得光流面部特征； S3，利用时空图卷积网络对3D骨架序列进行特征提取，获得肢体动作特征； S4，对语音片段进行特征提取，获得语音特征； S5，利用多头时空交叉注意力机制和膨胀时序卷积算法，对所述面部特征、肢体动作特征以及语音特征进行融合处理后，通过动态权重分配分类输出愤怒情绪识别结果。

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