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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利情感识别方法、装置、设备及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：CN119538037B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411575465.X，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权情感识别方法、装置、设备及介质是由梁臻;李广利;周哲昊;叶炜珊设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本情感识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种情感识别方法、装置、设备及介质，一方面，基于脑电图数据进行情感识别，由于脑电图对情绪具有高敏感度，因此提高了情绪识别的准确性；另一方面，基于包括浅层特征提取器、类解耦器、域解耦器、原型推理层且基于成对学习机制训练的情感识别模型进行情绪识别，不依赖目标域数据及情绪标签，从而进一步提高了识别的准确性，并增强了模型抗标签噪声的能力及模型的鲁棒性。

本发明授权情感识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种情感识别方法，其特征在于，所述情感识别方法包括： 响应于对目标用户的情感识别指令，获取所述目标用户的脑电图数据作为待处理数据，及获取基于成对学习机制预先训练的情感识别模型；其中，所述情感识别模型包括浅层特征提取器、类解耦器、域解耦器、原型推理层； 利用所述浅层特征提取器提取所述待处理数据的目标浅层特征； 利用所述类解耦器提取所述目标浅层特征中的目标类特征，以及利用所述域解耦器提取所述目标浅层特征中的目标域特征； 将所述目标类特征及所述目标域特征输入至所述原型推理层进行处理，得到所述目标用户的预测情感类型； 其中，所述获取基于成对学习机制预先训练的情感识别模型前，构建初始模型；其中，所述初始模型还包括用于判定输入特征所属域的域判别器及用于判定输入特征所属类的类判别器；基于梯度反转层对所述类解耦器提取出的类特征进行处理后，将处理后得到的特征输入至所述域判别器；基于梯度反转层对所述域解耦器提取出的域特征进行处理后，将处理后得到的特征输入至所述类判别器；将所述类解耦器提取出的类特征输入至所述类判别器，及将所述域解耦器提取出的域特征输入至所述域判别器；构建类判别器损失函数、域判别器损失函数及成对学习损失函数，并根据所述类判别器损失函数、所述域判别器损失函数及所述成对学习损失函数构建模型损失函数；基于所述模型损失函数训练所述初始模型，得到所述情感识别模型。

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