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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利基于情绪感知和半监督对比学习的虚拟主播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：CN120412059B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510913878.2，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于情绪感知和半监督对比学习的虚拟主播识别方法是由刘娜设计研发完成，并于2025-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于情绪感知和半监督对比学习的虚拟主播识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于情绪感知和半监督对比学习的虚拟主播识别方法，涉及虚拟视频识别技术领域，包括如下步骤：对连续视频帧进行随机采样处理得到序列帧；对预处理后的序列帧进行面部识别，并对识别的面部进行剪裁；将获得的人脸图像序列输入情绪感知识别模块进行情绪识别，对无标签人脸图像序列标记伪标签；构建对比学习数据集；将对比学习数据集经过虚拟主播表示学习网络，将面部表示经过设计好的虚拟主播表示对比学习网络，再将学习到的特征表示通过虚拟主播识别网络获得预测结果；本发明提供的基于情绪感知和半监督对比学习的虚拟主播识别方法及系统能够进行虚拟主播的识别。

本发明授权基于情绪感知和半监督对比学习的虚拟主播识别方法在权利要求书中公布了：1.基于情绪感知和半监督对比学习的虚拟主播识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 对连续视频帧进行采样处理得到序列帧； 通过面部识别模型对序列帧进行面部区域提取，得到人脸图像序列； 将无标签的人脸图像序列输入情绪感知识别模型进行情绪识别以获得伪标签； 将人脸图像序列输入虚拟主播表示学习网络，获得特征表示；虚拟主播表示学习网络通过对比学习数据集进行训练，对比学习数据集包括有标签的人脸图像序列和获得伪标签的人脸图像序列； 将特征表示输入虚拟主播识别网络获得识别结果； 所述虚拟主播表示学习网络通过对比学习数据集进行训练包括： 构建对比学习数据集，其中，有标签的人脸图像序列记作，获得伪标签的人脸图像序列记作；在和中，每对序列数据，若序列xi和序列xj两两都为真实主播的人脸图像序列或两两都为虚拟主播的人脸图像序列则标记为1，为正样本对，记为，若序列xi和序列xj为一真实主播的人脸图像序列和一虚拟主播的人脸图像序列则标记为0,为负样本对，记为； 将对比学习数据集输入到虚拟主播表示学习网络中得到每对序列数据的经验分布，对比学习数据集中的每对序列数据是虚拟主播表示学习网络输入的数据对，共享相同的参数；经过对比学习网络的训练，深度3D卷积神经网络的参数被固定； 具体地，人脸图像序列的经验分布为，表示虚拟主播表示学习网络； 对配对的序列数据的经验分布计算KL散度： ； 其中，表示KL散度值，表示边缘参数，其随机取值范围为（0,1）；为正样本对，表示负样本对； 所述将无标签的人脸图像序列输入情绪感知识别模型进行情绪识别以获得伪标签包括： 对整体的人脸图像通过全局特征提取模型得到全局特征向量，为全局特征向量维度； 将整体的人脸图像划分为n*n的局部区域块，对每个局部区域块分别进行局部特征提取后得到局部特征向量； 对局部特征向量与全局特征向量进行相似度分数计算，得到每个局部区域块的位置权重分数； 通过位置权重分数对局部向量进行指导后，局部向量再和全局特征向量进行融合生成融合特征图； 使用聚类算法对融合特征图进行无监督聚类，获得的分类结果作为无标签的人脸图像序列的伪标签。

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