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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于面部表情和人体姿态的情绪识别方法和装置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：CN119027997B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202411022205.X，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于面部表情和人体姿态的情绪识别方法和装置是由周凡;徐钲淞;蒋荣欣;陈耀武设计研发完成，并于2024-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于面部表情和人体姿态的情绪识别方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于面部表情和人体姿态的情绪识别方法和装置，方法包括以下步骤：使用Dlib网络对面部表情图像进行检测得到人脸部分图像，使用VGG网络对人脸部分图像进行检测得到面部表情情绪识别结果；使用Yolo网络对人体姿态图像进行检测得到人体部分图像，使用AlphaPose网络对人体部分图像进行检测得到人体关键点信息，使用融合注意力机制的SE‑GCN网络对人体关键点信息进行检测得到人体姿态情绪识别结果；对面部表情和人体姿态情绪识别结果进行融合得到最终情绪识别结果。本发明对面部表情与人体姿态两种模态提取特征并进行特征融合实现了双模态的情绪识别，能有效提高情绪识别的准确率。

本发明授权一种基于面部表情和人体姿态的情绪识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于面部表情和人体姿态的情绪识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待识别的面部表情图像与人体姿态图像，并进行预处理，包括：获取的面部表情图像与人体姿态图像为同一待识别的目标人员在同一时刻的图像，由一个摄像机拍摄得到目标人员的人脸区域占比大且清晰的面部表情图像，由另一个摄像机拍摄得到目标人员的包含头部在内的完整人体躯干的人体姿态图像，然后对面部表情图像和人体姿态图像进行包括灰度变换和滤波降噪的预处理； 使用Dlib人脸目标检测网络对预处理后的面部表情图像进行检测得到人脸部分图像，使用VGG面部表情情绪识别网络对人脸部分图像进行检测得到面部表情情绪识别结果； 使用Yolo人体目标检测网络对预处理后的人体姿态图像进行检测得到人体部分图像，使用AlphaPose人体关键点检测网络对人体部分图像进行检测得到人体关键点信息，使用融合注意力机制的SE-GCN图卷积神经网络对人体关键点信息进行检测得到人体姿态情绪识别结果，其中，将人体关键点信息输入融合注意力机制的SE-GCN图卷积神经网络，经过多层使用SENet图注意力模块的图卷积层与至少一层全连接层提取人体姿态画面的深度特征，经过softmax函数分类，最终输出人体姿态情绪识别结果； 对面部表情情绪识别结果和人体姿态情绪识别结果进行融合，得到目标人员情绪识别结果。

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