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龙图腾网恭喜四川农业大学申请的专利基于多模态感知数据的情绪识别方法及系统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：CN119337329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411893706.5，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多模态感知数据的情绪识别方法及系统是由宋佳璐;张冉;阳茂辉;于天旭设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态感知数据的情绪识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态感知数据的情绪识别方法及系统，涉及虚拟现实技术领域，通过VR互动情绪感知模型对多模态VR感知数据进行精细处理，有效提取并简化了概要与细节情感表达矢量，显著降低了数据处理的复杂性同时保留了关键情感信息。利用预先学习的概要与细节引导情感表达矢量，并结合特征自聚焦策略，本发明能够精准地输出融合自聚焦特征的表达矢量，提高了情感识别的针对性与准确性。此外，通过特征交互聚焦策略，本发明进一步挖掘了自聚焦表达矢量与概要、细节情感表达矢量集合之间的深层关联，从而更全面地预测了VR互动中的用户情绪感知结果。由此，本发明显著提升了多模态情境下情绪识别的效率与精确度。

本发明授权基于多模态感知数据的情绪识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态感知数据的情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括：依据VR互动情绪感知模型，对目标多模态VR感知数据中的各游径空间感知片段分别进行特征提取，生成对应的概要情感表达矢量和细节情感表达矢量，并依据矢量关联性，分别对生成的概要情感表达矢量分布和细节情感表达矢量分布进行简化，生成设定特征规模的概要情感表达矢量集合和细节情感表达矢量集合，其中，所述目标多模态VR感知数据包括VR互动场景中的心率监测器、皮肤电反应传感器、动作捕捉设备、面部表情识别摄像头感知到的用户特征数据，所述VR互动情绪感知模型包括情感特征聚焦子模型和情绪理解子模型，所述情感特征聚焦子模型包括多个级联的情绪解析单元；对预先学习生成的概要引导情感表达矢量和细节引导情感表达矢量进行集成后，通过特征自聚焦策略输出对应的自聚焦表达矢量；所述概要引导情感表达矢量和所述细节引导情感表达矢量是依据模板多模态VR感知数据对对应的样例引导情感表达矢量进行学习获得的；所述自聚焦表达矢量结合了所述概要引导情感表达矢量与所述细节引导情感表达矢量中的自聚焦特征部分；通过特征交互聚焦策略，分别提取所述自聚焦表达矢量与所述概要情感表达矢量集合中每个概要情感表达矢量之间的第一特征交互聚焦矢量，以及分别提取所述自聚焦表达矢量与所述细节情感表达矢量集合中每个细节情感表达矢量之间的第二特征交互聚焦矢量；依据生成的各第一特征交互聚焦矢量和各第二特征交互聚焦矢量，预测所述目标多模态VR感知数据的VR互动情绪感知结果；每个细节情感表达矢量对应游径空间感知片段中的一个感知区域；所述依据矢量关联性，分别对生成的概要情感表达矢量分布和细节情感表达矢量分布进行简化，生成设定特征规模的概要情感表达矢量集合和细节情感表达矢量集合，包括：每对一个游径空间感知片段进行特征提取，则将所述游径空间感知片段的概要情感表达矢量添加到概要缓存模块，将所述游径空间感知片段的细节情感表达矢量添加到细节缓存模块；在所述概要缓存模块中缓存的矢量数量达到所述设定特征规模时，依据矢量关联性，对所述概要缓存模块中多个游径空间感知片段的概要情感表达矢量进行融合，并将待缓存的概要情感表达矢量添加到所述概要缓存模块；以及，针对每个感知区域，在所述细节缓存模块中缓存的相应细节情感表达矢量数量达到所述设定特征规模时，依据矢量关联性，对所述细节缓存模块中多个游径空间感知片段的相应细节情感表达矢量进行融合，并将待缓存的细节情感表达矢量添加到所述细节缓存模块。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川农业大学，其通讯地址为：625099 四川省雅安市雨城区新康路46号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。