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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)申请的专利一种利用多线索联合学习的情绪识别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：CN117152510B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202311092410.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种利用多线索联合学习的情绪识别方法及系统是由张飞翔;孙晓;汪萌设计研发完成，并于2023-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种利用多线索联合学习的情绪识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种利用多线索联合学习的情绪识别方法及系统，包括如下步骤：从所获取到交互视频提取面部表情数据与身体姿态数据，并将面部表情数据与身体姿态数据处理成面部关键特征点和骨架关节点；将所述面部关键特征点和骨架关节点输入到预先训练好的多线索网络模型中，以输出预测的情绪识别类别，所述多线索网络模型包括面部提取模块、骨架提取模块、特征融合模块、损失函数计算模块和损耗梯度优化模块；该情绪识别方法及系统结合了面部和身体的线索，利用多标签多损失特征来优化损失计算，提高了人机交互时的情绪识别精度。

本发明授权一种利用多线索联合学习的情绪识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种利用多线索联合学习的情绪识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 从所获取到交互视频提取面部表情数据与身体姿态数据，并将面部表情数据与身体姿态数据处理成面部关键特征点和骨架关节点； 将所述面部关键特征点和骨架关节点输入到预先训练好的多线索网络模型中，以输出预测的情绪识别类别，所述多线索网络模型包括面部提取模块、骨架提取模块、特征融合模块、损失函数计算模块和损耗梯度优化模块； 利用面部提取模块对面部关键特征点进行识别以输出面部特征； 利用骨架提取模块对骨架关节点进行识别以输出骨架特征； 利用融合特征将面部特征和骨架特征进行融合得到身体特征； 利用损失函数计算模块分别计算面部特征得到面部损失函数、计算骨架特征得到骨架损失函数、计算身体特征得到身体损失函数，并将面部损失函数、骨架损失函数、身体损失函数相加得到融合损失函数； 利用损耗梯度优化模块对输入的面部损失函数或骨架损失函数或身体损失函数或融合损失函数进行梯度优化，并将优化后的特征通过输出层输出，以得到预测的情绪识别类别； 损耗梯度优化模块的优化过程如下： 当、、、中的两个损失函数之间存在梯度冲突时，将一个损失函数的梯度投影到另一个损失函数的梯度的法线平面上，以负余弦相似度表示； 若余弦相似度为负，则表示梯度之间存在冲突，线索向不同方向拉动多线索网络模型，将梯度替换为梯度法平面上投影得到的值； 若余弦相似度不为负，则梯度保持不变； 损耗梯度优化模块对同一批中不同于梯度的所有其他线索迭代执行上述过程，更新梯度，得到最终的梯度； 损失和的梯度和之间的余弦相似度的计算公式如下： 满足如下公式： 其中，和均表示余弦相似度。

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合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)，其通讯地址为：230000 安徽省合肥市高新区望江西路5089号，中国科学技术大学先进技术研究院未来中心B1205-B1208；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”。