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龙图腾网恭喜国能大渡河大岗山发电有限公司;国能大渡河大数据服务有限公司申请的专利一种融合多尺度信息的图片情感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：CN114170411B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202111481080.3，技术领域涉及：G06V10/20；该发明授权一种融合多尺度信息的图片情感识别方法是由李光华;杨军;何亚东;罗玮;杨东;张宇设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合多尺度信息的图片情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种融合多尺度信息的图片情感识别方法，主要涉及深度学习中提取和融合多尺度特征进行图片情感识别的问题。此方法将局部特征和全局特征融合，进行多任务情感识别，并利用KL损失函数和交叉熵进行图片情感识别学习，完善了识别的信息。首先，使用两个网络分别提取局部特征和全局特征：利用ViT网络来进行局部特征提取，有利于获得小尺度的情感特征；利用ResNet网络进行全局特征提取，以获得深层情感特征。在将局部特征和全局特征融合后，将其送入全连接层进行分类，在完成主导情绪识别的同时进行了标签分布学习预测，解决了视觉特征提取不够充分的问题，能够合理地实现实例到情感空间的映射。

本发明授权一种融合多尺度信息的图片情感识别方法在权利要求书中公布了：1.一种融合多尺度信息的图片情感识别方法，其特征在于：a.通过ViT网络提取图片局部与局部之间的相关性的小尺度情感特征；b.通过ResNet网络提取图片的深度全局情感特征；c.采用KL损失函数和交叉熵进行图片情感识别学习；d.将局部特征和全局特征融合进行多任务情感识别，包括主导情绪识别任务和标签分布学习预测任务；该方法主要包括以下步骤：（1）图片预处理：将数据集中的图像统一尺寸，使用随机裁剪和水平翻转数据两个增强方法进行数据增强；（2）标签预处理：对8类情绪的多人投票值归一化生成情感分布标签，同时将最高投票类别作为主导情绪标签；（3）局部特征提取：通过ViT网络提取局部相关性特征，获得小尺度情感特征；（4）全局特征提取：通过ResNet网络提取全局深度特征，获得大尺度情感特征；（5）特征融合：将步骤3和4的特征拼接为融合特征；（6）图片情感识别：将融合特征输入全连接层，同时输出主导情绪分类结果和标签分布预测结果；（7）模型训练：以KL损失函数优化标签分布学习，以交叉熵损失优化主导情绪分类，并进行端到端训练；（8）结果验证：公开数据集上通过距离度量和消融实验验证模型有效性。

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