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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于Transformer的步态情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质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：CN115359550B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210789016.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于Transformer的步态情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质是由周成菊;王书喜;刘平治;曾嘉煜设计研发完成，并于2022-07-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer的步态情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于Transformer的步态情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的基于Transformer的步态情绪识别方法包括：获取待识别情绪的步态视频；对所述步态视频进行预处理，得到连续的步态序列；将所述步态序列输入训练好的步态情绪识别网络，得到所述步态视频对应的情绪类别；其中，所述步态情绪识别网络为基于Spatial‑TemporalTransformer的自编码器网络模型。本发明所述的基于Transformer的步态情绪识别方法，将Transformer算法引入并应用，设计了基于Spatial‑TemporalTransformer的自编码器网络模型，显著提高了算法性能。

本发明授权基于Transformer的步态情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于Transformer的步态情绪识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待识别情绪的步态视频； 对所述步态视频进行预处理，得到连续的步态序列； 将所述步态序列输入训练好的步态情绪识别网络，得到所述步态视频对应的情绪类别；其中，所述步态情绪识别网络为基于Spatial-TemporalTransformer的自编码器网络模型，包括Spatial-TemporalTransformer自编码器、平均池化层、二维卷积层、全连接层和Softmax层；所述Spatial-TemporalTransformer自编码器由一个SpatialTransformer和一个TemporalTransformer组成，用于提取同一帧关节点之间的空间信息和不同帧之间时间维度信息； 所述步态情绪识别网络的训练步骤包括： 预训练阶段：采用无情绪标签的步态识别数据库，根据不同训练任务，从数据本身生成对应任务的训练标签，完成自监督多任务学习，具体包括：将OUMVLP-Pose乱序的步态序列和正确的序列顺序标签输入所述步态情绪识别网络，通过学习以乱序的步态序列来重建原始输入步态序列；将OUMVLP-Pose经过不同转换方法转化后的数据和相应的转换类型标签输入所述步态情绪识别网络，然后通过编码器提取特征空间，分类器学习判断该序列是何种转换类型；将Kinectcs步态序列和该数据库自带的动作类型标签输入所述步态情绪识别网络，然后经过编码器编码后分类器学习判断该步态序列为何种动作类型； 微调阶段：采用带有步态情绪标签的数据集，采用监督学习的方法，训练编码器的深层网络和分类器，最终完成模型训练，具体包括：冻结预训练模型的编码器的部分网络层；将Emotion-Gait的步态序列和四类步态情绪标签输入经过预训练的所述步态情绪识别网络，采用监督学习的方法，完成基于监督学习的微调训练。

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