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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利一种基于多模态特征检索的情绪识别方法、系统、终端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：CN121479706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202610020778.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多模态特征检索的情绪识别方法、系统、终端及存储介质是由任卫红;徐浩然;刘洪海;高宇;董潜;罗金国;韩书桓设计研发完成，并于2026-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态特征检索的情绪识别方法、系统、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种基于多模态特征检索的情绪识别方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：采集受试者的视频信号与音频信号，将音频信号转换为文本信号，提取视频特征、音频特征与文本特征；根据视频特征、音频特征与文本特征在单模态特征检索库中进行检索得到增强特征；将增强特征经映射模块对齐至统一特征空间，并输入双分支结构，通过模态权重分配器动态调整增强特征的权重，得到加权后增强特征，根据增强特征在多模态特征检索库中进行查询，得到多模态检索特征；将加权后增强特征与多模态检索特征进行融合后输入到多模态大模型进行处理，输出所述受试者的情绪识别结果。本发明实现了对个体情绪状态的精准感知。

本发明授权一种基于多模态特征检索的情绪识别方法、系统、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态特征检索的情绪识别方法，其特征在于，所述基于多模态特征检索的情绪识别方法包括： 采集受试者的视频信号与音频信号，将所述音频信号转换为文本信号，将所述视频信号、所述音频信号和所述文本信号分别输入对应的特征提取模块，获得视频特征、音频特征与文本特征； 根据所述视频特征、所述音频特征与所述文本特征在预先构建的单模态特征检索库中进行检索，得到增强视频特征、增强音频特征与增强文本特征； 所述根据所述视频特征、所述音频特征与所述文本特征在预先构建的单模态特征检索库中进行检索，得到增强视频特征、增强音频特征与增强文本特征，具体包括： 计算余弦相似度，在各模态的专用检索库中进行K-近邻搜索，为每个输入样本检索出最相似的前K个候选样本，标记为模态内检索特征； 将原特征和模态内检索特征进行线性映射，分别生成正向交叉注意力查询、正向交叉注意力键和正向交叉注意力值，计算原特征与模态内检索特征的正向交叉注意力权重； 计算正向交叉注意力值与正向交叉注意力权重的乘积，得到正向交叉注意力检索增强后的特征； 将模态内检索特征和原特征进行线性映射，分别生成反向交叉注意力查询、反向交叉注意力键和反向交叉注意力值，计算模态内检索特征与原特征的反向交叉注意力权重； 计算反向交叉注意力值与反向交叉注意力权重的乘积，得到反向交叉注意力检索增强后的特征； 将正向交叉注意力检索增强后的特征和反向交叉注意力检索增强后的特征进行相加，与原特征进行残差连接后作为单模态增强特征，其中，单模态增强特征包括增强视频特征、增强音频特征与增强文本特征； 将所述增强视频特征、所述增强音频特征与所述增强文本特征经映射模块对齐至统一特征空间，并输入双分支结构，通过模态权重分配器动态调整所述增强视频特征、所述增强音频特征与所述增强文本特征的权重，得到加权后增强特征，根据所述增强视频特征、所述增强音频特征与所述增强文本特征在预先构建的多模态特征检索库中进行查询，得到多模态检索特征； 将所述加权后增强特征与所述多模态检索特征进行融合后输入到多模态大模型进行处理，输出所述受试者的情绪识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)，其通讯地址为：518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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