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龙图腾网获悉安徽医科大学申请的专利一种基于人工智能的表情数据的情绪识别分析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：CN119693986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411767951.1，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权一种基于人工智能的表情数据的情绪识别分析方法是由孙猛;朱春燕;李楠;黎翠红;陈贺设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的表情数据的情绪识别分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的表情数据的情绪识别分析方法，涉及图像识别技术领域，采集目标人物的面部轮廓并构建面部模型，对应面部模型选取多个牵动点，根据牵动点对应情绪进行组合得到多个对应情绪的组合点云；建立多个对应情绪的组合点云与面部模型之间的牵线关系；采集目标人物预设时间段内的人脸情绪表情视频图像数据，将人脸情绪表情视频图像数据与面部模型进行贴合，得到贴合模型；基于贴合模型中的面部模型通过牵线关系得到对应情绪的组合点云。本发明能够具体化和清晰化情绪识别数据，能够在对目标人物的人脸情绪表情视频图像数据动态分析的过程中便能够删选掉与目标人物不对应的情绪类型，能够保证情绪类型识别的准确性。

本发明授权一种基于人工智能的表情数据的情绪识别分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的表情数据的情绪识别分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集目标人物的面部轮廓并构建面部模型，对应面部模型选取多个牵动点，根据牵动点对应情绪进行组合得到多个对应情绪的组合点云； 建立多个对应情绪的组合点云与面部模型之间的牵线关系； 采集目标人物预设时间段内的人脸情绪表情视频图像数据，将人脸情绪表情视频图像数据与面部模型进行贴合，得到贴合模型； 基于贴合模型中的面部模型通过牵线关系得到对应情绪的组合点云，确定目标人物的情绪类型; 所述建立多个对应情绪的组合点云与面部模型之间的牵线关系的步骤，包括：对面部模型进行复制得到多个情绪面部模型，其中，情绪面部模型与组合点云的数量相同，将组合点云与情绪面部模型进行一一对应绑定；基于情绪面部模型分别建立多个对应情绪组合点云的运动轨迹信息，其中，运动轨迹信息包括按照情绪类型的组合点云中多个牵动点的移动轨迹以及组合点云中多个牵动点之间移动轨迹的位置关系；在情绪面部模型上将多个组合点云分别与对应的运动轨迹信息进行信息构建得到多个面部情绪点云集；建立多个面部情绪点云集与面部模型之间的牵线关系; 所述基于情绪面部模型分别建立多个对应情绪组合点云的运动轨迹信息的步骤，包括：在情绪面部模型上将对应的组合点云按照情绪类型对组合点云的多个牵动点确定牵动位置信息，其中，牵动位置信息包括多个牵动点的牵动最终位置以及在牵动最终位置时多个牵动点之间的位置关系；确定组合点云中多个牵动点原始的位置移动至牵动最终位置的路径作为多个牵动点的移动轨迹；按照情绪类型的组合点云中多个牵动点的移动轨迹以及组合点云中多个牵动点之间移动轨迹的位置关系作为运动轨迹信息; 所述建立多个面部情绪点云集与面部模型之间的牵线关系的步骤，包括：将面部模型中的多个牵动点分别配置对应的端口；对应多个面部情绪点云集中的多个牵动点分别配置对应的子端口，建立子端口与对应牵动点的移动轨迹之间的位置附着关系；将建立好附着关系的子端口线性连接面部模型中对应的牵动点的端口，得到多个面部情绪点云集与面部模型之间的牵线关系; 所述采集目标人物预设时间段内的人脸情绪表情视频图像数据，将人脸情绪表情视频图像数据与面部模型进行贴合，得到贴合模型的步骤，包括：采集目标人物预设时间段内的人脸情绪表情视频图像数据，其中，人脸情绪表情视频图像数据包括人脸情绪表情视频图像中的面部轮廓以及面部轮廓中的牵动点；按照人脸情绪表情视频图像数据中的面部轮廓与面部模型进行重合，调整人脸情绪表情视频图像数据中的面部轮廓中的牵动点对面部模型中的对应的牵动点进行贴合，得到贴合模型; 所述基于贴合模型中的面部模型通过牵线关系得到对应情绪的组合点云，确定目标人物的情绪类型的步骤，包括：将贴合的人脸情绪表情视频图像数据中的面部轮廓中的牵动点与面部模型中的对应的牵动点之间进行绑定；面部模型中的牵动点跟随绑定的人脸情绪表情视频图像数据中的面部轮廓中的牵动点进行移动，并获取人脸情绪表情视频图像数据中的面部轮廓中牵动点的移动速度；按照移动速度启动多个面部情绪点云集中的多个牵动点进行动态移动，基于牵线关系将动态移动的多个面部情绪点云集中的多个牵动点分别与面部模型中的牵动点进行线连接，得到面部模型分别对应多个面部情绪点云集的识别指数；确定符合预设条件的识别指数对应的面部情绪点云集的组合点云，根据组合点云得到目标人物对应的情绪类型。

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