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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利一种角度选择下基于人物步态视频的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：CN119904777B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411989358.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种角度选择下基于人物步态视频的情绪识别方法是由陈志;张梓骏;岳文静设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种角度选择下基于人物步态视频的情绪识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种角度选择下基于人物步态视频的情绪识别方法，该方法首先将人物正常行走视频转化为黑白轮廓图片序列，以及骨架序列。首先抽取选定帧数长度的图片集合，输入到轮廓特征提取网络中来提取视频中人物步态的帧级特征和序列级特征。同时将骨架序列输入到骨架特征提取网络中进行特征提取。并将获得的两种模态的情感特征进行融合输入到推理网络中。与此同时，将图片序列作为输入信息传入角度分类器中判别角度信息，根据角度信息对推理网络中的模型参数进行选择和调整。最终对融合的特征进行分类逻辑输出，从而得到最终结果。本发明充分利用步态的各种模态信息，有效的提高了在不同角度下进行步态情绪识别的准确性和鲁棒性。

本发明授权一种角度选择下基于人物步态视频的情绪识别方法在权利要求书中公布了：1.一种角度选择下基于人物步态视频的情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： 步骤1、输入一个人物行走视频； 步骤2、对步骤1中的人物行走视频使用RobustVideoMatting算法检测出视频中运动的人物，将人物部分标记为白色，其余部分标记为黑色，进而得到二进制人物步态轮廓序列，最后将所有轮廓序列图的大小调节为64×64像素大小，最终得到人物步态轮廓序列；对步骤1中的人物行走视频运用VideoPose3D进行人物骨架关节点信息提取，得到人物骨架关节点坐标信息，作为骨架特征网络的输入； 步骤3、将步骤2获取到的人物步态轮廓序列输入到AG角度分类器中，获取人物步态轮廓序列的角度识别结果；首先对每一个步态轮廓序列进行每隔5帧抽取一帧样本帧，在AG角度分类器中通过一系列CNN卷积神经网络提取单帧特征，最终通过全连接得到单帧角度判定结果，选取全部样本帧角度识别结果中最多的角度，作为当前人物步态轮廓序列角度判断信息；由此类推得到人物步态轮廓序列的角度判断结果； 步骤4、通过分角度训练，获取不同角度的GESS骨干网络最佳模型参数，将步骤2获取到的且在步骤3中识别结果为45°-90°的人物步态轮廓序列输入到不同角度下最优模型参数的GESS骨干网络中，提取帧级特征和序列级别特征，得到融合特征，并得到情绪推断结果； 步骤5、若步骤3中角度判断结果为0°-44°的人物行走视频，将步骤2获取到的人物骨架关节点坐标信息输入到STEP骨干网络来提取时空特征，并得到情绪推断结果； 步骤6、根据步骤4与步骤5的结果，最终输出输入的人物行走视频的情绪识别结果。

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