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龙图腾网获悉浙江师范大学申请的专利一种情绪追踪方法、系统、装置及存储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：CN116310992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310304196.2，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种情绪追踪方法、系统、装置及存储介质是由梅晓勇;张可金;王鑫鑫;杨毅;黄昌勤设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种情绪追踪方法、系统、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种情绪追踪方法、系统、装置及存储介质，本发明实施例首先从待追踪视频中获取视频帧图像，便于后续的图像处理以及基于视频中对应帧的图像的情绪识别实现视频的情绪追踪；进而通过图像超分辨率模型对视频帧图像的超分辨率处理，提高图像分辨率，辅助提高识别准确率；最终通过情绪识别模型，基于浅层特征提取模块、深层特征学习模块和分类模块，得到真实准确且贴合实际应用场景的情绪识别结果，进而实现情绪数据的可视化和追踪调整。本发明实施例能够有效提高识别准确率并实现高效情绪识别，可广泛应用于图像处理技术领域。

本发明授权一种情绪追踪方法、系统、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种情绪追踪方法，其特征在于，包括： 获取待追踪视频的视频帧图像； 利用图像超分辨率模型，对所述视频帧图像进行超分辨率处理，获得目标图像；其中，所述图像超分辨率模型包括编码器、解码器和修复网络； 利用情绪识别模型，对所述目标图像进行分析，获得情绪识别结果；其中，所述情绪识别模型包括浅层特征提取模块、深层特征学习模块和分类模块； 其中，所述利用情绪识别模型，对所述目标图像进行分析，获得情绪识别结果，包括： 对所述目标图像进行预处理，通过所述浅层特征提取模块对所述预处理后的目标图像进行粒度信息转换，得到浅层特征；其中，所述预处理包括旋转整流处理和光照归一化处理；所述浅层特征提取模块包括多层卷积组结构； 通过所述深层特征学习模块，对所述浅层特征进行多次链式操作，得到深层特征；其中，所述深层特征学习模块包括双路径互通残差结构块和特征嵌入结构； 通过所述分类模块，使用全连接神经网络对所述深层特征进行情绪分类，得到情绪识别结果；其中，所述全连接神经网络带有随机失活操作； 其中，所述链式操作，包括： 通过所述双路径多尺度残差块，对目标特征进行深层特征学习，得到学习特征； 通过所述特征嵌入结构，对所述学习特征进行第一特征嵌入处理，得到权重值；基于所述权重值，结合所述目标特征和所述学习特征进行第二特征嵌入处理，得到加强特征； 其中，首次所述链式操作的目标特征为浅层特征，后续所述链式操作的目标特征为上一次链式操作得到的加强特征； 其中，所述通过所述双路径多尺度残差块，对目标特征进行深层特征学习，得到学习特征，包括： 对所述目标特征进行基于数据共享的双路径可分离卷积运算，并对所述双路径可分离卷积运算的结果进行聚合，得到多尺度特征； 根据所述多尺度特征，进行第一特征加权处理，得到第一加权特征；和，根据所述多尺度特征，进行第二特征加权处理，得到第二加权特征； 根据所述第一加权特征和所述第二加权特征，结合随机权重整合得到目标加权特征； 对所述目标加权特征进行降维处理，实现恒等映射得到学习特征； 基于所述情绪识别结果，确定可视化数据和情绪追踪调整数据。

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