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龙图腾网获悉湖南工商大学申请的专利一种面向视频流数据的情感识别隐私保护方法及系统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：CN120257369B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510752546.0，技术领域涉及：G06F21/62；该发明授权一种面向视频流数据的情感识别隐私保护方法及系统是由魏建好;蒋文凤;李闯;文艳华;张锦;李小龙;吴鑫;谢炅设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向视频流数据的情感识别隐私保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向视频流数据的情感识别隐私保护方法及系统，涉及情感计算与隐私保护领域。方法包括：基于LSTM协同Transformer的情感视频流特征深度融合方法，提取面部表情与身体姿态的时空动态特征，生成增强的融合特征流；基于信息瓶颈动态约束的压缩方法，去除冗余并保留关键情感时序特征；基于动态递归噪声生成的流式差分隐私技术，按特征变化速率动态分配隐私预算并递归添加噪声，生成隐私特征流；基于条件扩散模型的高可用情感识别方法，实现噪声环境下的高精度情感识别。本发明在有效保护情感视频流隐私的同时，高效提升了情感识别的准确性。

本发明授权一种面向视频流数据的情感识别隐私保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向视频流数据的情感识别隐私保护方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，基于LSTM协同Transformer的情感视频流特征深度融合方法，提取面部表情与身体姿态的时空动态特征，并对两类特征进行融合，生成增强特征流；具体包括： S11，使用卷积神经网络对视频帧中的面部区域进行定位，并提取面部关键点特征，为面部情感表达提供细粒度的空间信息；使用OpenPose提取视频帧中人体各关节的3D坐标，并分上下半身设计不同大小的卷积核精确捕捉身体的动态变化，作为姿态特征； S12，将提取到的面部和姿态特征分别输入到LSTM网络中，通过LSTM学习面部与姿态特征在时间维度上的动态变化，捕捉其时序演变过程； S13，将LSTM输出的面部和姿态特征通过全连接层映射至BERT输入格式，形成情感描述嵌入；将BERT生成的情感描述嵌入与S11中提取的面部和姿态特征融合，通过全连接层映射到一个共享的中间表示空间，得到增强后的面部特征和姿态特征； S14，在Transformer中，计算增强后的面部特征和姿态特征的注意力关系，输出融合面部和姿态信息的增强特征流； S2，基于信息瓶颈动态约束的压缩方法，对增强特征流去除冗余信息，保留关键情感时序特征，形成压缩特征流； S3，基于动态递归噪声生成的流式差分隐私方法，对压缩特征流动态调整隐私预算并流式递归生成噪声，生成隐私特征流； S4，基于条件扩散模型的高可用情感识别方法，对隐私特征流逐步添加噪声并进行去噪，取得高精度情感识别结果。

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