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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利一种基于多模态表示学习的视频情绪识别方法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：CN114550057B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-08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：202210175993.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于多模态表示学习的视频情绪识别方法是由白明泽;舒谦设计研发完成，并于2022-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态表示学习的视频情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能、多模态情绪识别技术领域，具体涉及一种基于多模态表示学习的视频情绪识别方法，该方法包括：将有人脸的视频转换为三种模态特征表示，并对三种模态特征进行对齐；对三种特征进行自动编码表示；采用自动编解码网络对自动编码表示后的三种特征进行融合得到特征联合表示；将联合特征作为改进的神经网络的数据输入，得到情感分类结果；本发明首先对视频中多模态信息进行表示学习；将改进的经典卷积神经网络LeNet‑5s和transformer相结合，能够提取时序和空间信息的优点，从而能提取情绪识别的精度。

本发明授权一种基于多模态表示学习的视频情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态表示学习的视频情绪识别方法，其特征在于，包括：获取待识别的视频数据，对获取的视频数据进行预处理，将预处理后的视频数据输入到训练好的改进的神经网络模型中，得到视频数据的情绪识别结果；对改进的神经网络模型进行训练的过程包括：S1：获取原始视频数据集，将原始视频数据集划分为训练集和测试集；S2：将训练集中的数据转换为人脸图像模态特征、语音模态特征以及文字模态特征；S3：采用自动编码网络对人脸图像模态特征、语音模态特征以及文字模态特征进行学习降维处理；S4：采用自动编解码网络将降维后的对人脸图像模态特征、语音模态特征以及文字模态特征进行联合表示，得到联合特征；S5：将处理过的联合多模态特征输入到改进后的LeNets-5-transformer模型中，得到情绪分类结果；改进后的LeNets-5-transformer模型包括transformer模块、LeNet-5s模型以及两个滤波器；LeNet-5s模型由四层卷积层、四层池化层和三层全连接层组成；在LeNet-5网络模型的基础上增加了两层滤波器为3*3的卷积层和两层滤波器为2*2的池化层，然后在每一个全连接层后加入L2正则化函数；transformer模块设置在LeNet-5s模型的第一层卷积层之后；S6：根据情绪分类结果计算计算模型的损失函数，不断调整模型的参数，当损失函数最小时完成模型的训练。

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