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龙图腾网获悉步心科技有限公司申请的专利基于神经网络架构搜索的步态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：CN120766368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511287997.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于神经网络架构搜索的步态情感识别方法是由胡希平;李成明;张震设计研发完成，并于2025-09-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络架构搜索的步态情感识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络架构搜索的步态情感识别方法，属于步态情感识别技术领域。包括获取三维骨架步态序列，并表示为步态骨架图；构建包含7种候选操作的搜索空间，通过顺序贪心搜索策略构建有向无环图并生成模块结构；采用TCN噪声扰动优化模块结构，引入跳跃连接操作并通过特征通道随机采样优化搜索能力；基于优化后的模块结构，构建用于步态情感识别的图卷积网络，输入步态骨架图，输出情感分类结果。本发明通过顺序贪心搜索策略，自动生成适配步态数据特性的网络拓扑结构，降低人工参与度，有效提升模型架构的多样性与任务适应性；通过优化候选操作选择，提升情感识别性能；通过辅助跳跃通路，提升模型训练收敛速度。

本发明授权基于神经网络架构搜索的步态情感识别方法在权利要求书中公布了：1.基于神经网络架构搜索的步态情感识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取三维骨架步态序列，并将每一帧步态骨架序列表示为步态骨架图； 构建包含7种候选操作的搜索空间，通过顺序贪心搜索策略构建有向无环图并生成模块结构；采用TCN噪声扰动优化模块结构，引入跳跃连接操作并通过特征通道随机采样优化搜索能力； 所述7种候选操作包括时序卷积操作、4种空间图卷积操作、无操作和跳跃操作； 所述有向无环图包括用于存储骨架图序列的时空特征的中间节点、用于决定前一中间节点到下一中间节点的信息流动方向的边、用于对边传输的数据进行加工的边操作和用于控制不同操作对骨架特征的适应性的操作权重； 所述顺序贪心策略执行分阶段优化机制，依次对中间节点连接、边操作及操作权重进行迭代优化，并基于候选操作重要性、选择确定性、稳定性三项指标进行剪枝决策； 所述基于候选操作重要性、选择确定性、稳定性三项指标进行剪枝决策的具体实施过程包括： 根据候选操作在边上的架构参数，计算边上候选操作的重要性，具体公式如下： 其中，o表示从不包含零操作的所有候选操作集进行选择的候选操作，αo表示候选操作o在边上用于衡量候选操作o的操作权重的架构参数，O表示边上所有候选操作的集合，zero表示零操作，f表示softmax函数，o`表示从包含零操作的所有候选操作集进行选择的候选操作；所述零操作表示连接不存在； 将非零操作的归一化权重po视为一个分布，计算公式如下： 结合熵计算操作分布的归一化熵的补值，获得用于衡量边上非零操作的分布集中程度的候选操作选择确定性SSOC，计算公式如下： 其中，log|O|-1表示当所有非零操作均匀分布时的最大可能熵； 使用直方图交集计算由边操作选择的平均稳定性，获得选择的候选操作稳定性SSOS，公式如下： 其中，t表示迭代次数，T表示搜索过程中的总迭代次数，K表示在[0,T]间内的任意迭代次数，表示迭代次数为t时候选操作o的归一化权重，表示迭代次数为T时候选操作o的归一化权重； 根据上述三种指标，计算候选操作的得分Sscore，计算公式如下： score＝NormSCOI×NormSSOC×NormSSOS 其中，Norm表示最大最小值归一化操作； 根据候选操作的得分对候选操作进行降序，选择首位候选操作作为确定性操作； 当中间节点已选定2个确定性操作时，由其他入边所代表的候选操作将被剪枝，生成模块结构； 基于优化后的模块结构，构建用于步态情感识别的图卷积网络，输入步态骨架图，输出情感分类结果。

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