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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于微表情的情绪识别方法、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：CN119649430B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202411720642.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权基于微表情的情绪识别方法、装置、设备及介质是由宋延新;王健宗;黄章成设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于微表情的情绪识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及数字医疗领域，具体为一种基于微表情的情绪识别方法、装置、设备及介质。该方法综合考虑了一段微表情视频帧序列中高潮帧包含更多的面部信息，以及光流信息能够反映面部的细微变化这两种因素，通过提取RGB高潮帧和光流高潮帧这两种类型的高潮帧，从待识别微表情视频中获取了更多、更细微的面部特征，提高了微表情的情绪识别准确度；同时，该方法通过对微表情数据样本集中每个微表情视频的RGB高潮帧和光流高潮帧进行数据增强处理，增加了微表情数据样本集中成组RGB高潮帧和光流高潮帧的数量，从而变相增加了微表情数据样本集中微表情视频的数量，样本数量大大增加，能够提高训练模型的准确度，进一步提高微表情的情绪识别准确度。

本发明授权基于微表情的情绪识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于微表情的情绪识别方法，其特征在于，所述基于微表情的情绪识别方法包括： 获取待识别的微表情视频； 对所述待识别的微表情视频进行数据预处理，提取出所述待识别微表情视频的RGB高潮帧和光流高潮帧； 将所述待识别微表情视频的RGB高潮帧和光流高潮帧，输入到预先训练好的微表情情绪识别模型中，输出待识别微表情视频对应的真实情绪；其中，所述预先训练好的微表情情绪识别模型通过以下步骤得到： 对微表情数据样本集中的每个微表情视频进行数据预处理，提取每个微表情视频的RGB高潮帧和光流高潮帧； 对微表情数据样本集中每个微表情视频的RGB高潮帧和光流高潮帧进行数据增强处理，增加微表情数据样本集中成组RGB高潮帧和光流高潮帧的数量； 构建以残差神经网络为特征提取网络的微表情情绪识别模型，将微表情数据样本集中成组的RGB高潮帧和光流高潮帧输入微表情情绪识别模型中，对于每组RGB高潮帧和光流高潮帧，由特征提取网络分别提取RGB高潮帧中的面部特征和光流高潮帧中的面部特征，并将两者进行级联，根据级联后的特征对该组RGB高潮帧和光流高潮帧对应的真实情绪进行分类，分类结果即为该组RGB高潮帧和光流高潮帧对应的真实情绪识别结果； 针对任一组RGB高潮帧和光流高潮帧对应的真实情绪识别结果，将其与该组RGB高潮帧和光流高潮帧对应的情绪分类标签进行比较；根据所有的比较结果，使用预设的损失计算函数，计算真实情绪判别结果与情绪分类标签之间的差异损失，直至差异损失最小，模型训练完成。

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