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龙图腾网获悉杭州摸象大数据科技有限公司申请的专利用户表情识别方法、装置、计算机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：CN115457620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202210918643.9，技术领域涉及：G06V40/16；该发明授权用户表情识别方法、装置、计算机设备及存储介质是由高鹏;康维鹏;袁兰;吴飞;周伟华;高峰;潘晶设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本用户表情识别方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了用户表情识别方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取待识别图像数据；将所述待识别图像数据输入至识别模型内进行用户表情识别，以得到识别结果；输出所述识别结果；其中，所述识别模型是通过对含有用户表情数据的图像进行标注后训练孪生网络所得的。通过实施本发明实施例的方法可实现采用少量精准标注数据，便可对海量无标注视觉图像数据进行有效学习，形成识别模型，以精准识别用户情绪。

本发明授权用户表情识别方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.用户表情识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别图像数据； 将所述待识别图像数据输入至识别模型内进行用户表情识别，以得到识别结果； 输出所述识别结果； 其中，所述识别模型是通过对含有用户表情数据的图像进行标注后训练孪生网络所得的； 所述识别模型是通过对含有用户表情数据的图像进行标注后训练孪生网络所得的，包括： 采集含有用户表情数据的图像，以得到表情图像数据； 对所述表情图像数据进行小样本的用户表情标注，以得到标注数据集； 将所述标注数据集输入至孪生网络内进行图像特征提取，以得到用户表情特征； 将所述用户表情特征输入至孪生网络内进行用户表情类别的分类，以得到用户表情； 计算所述用户表情以及所述表情图像数据的实际用户表情的损失值； 判断所述损失值是否趋于平稳； 若所述损失值不趋于平稳，则调整所述孪生网络的参数，并执行所述将所述标注数据集输入至孪生网络内进行图像特征提取，以得到用户表情特征； 若所述损失值趋于平稳，则确定所述孪生网络为识别模型； 所述对所述表情图像数据进行小样本的用户表情标注，以得到标注数据集，包括： 对所述表情图像数据标注实际用户表情并进行数据增强处理，以得到标注数据集； 所述对所述表情图像数据标注实际用户表情并进行数据增强处理，以得到标注数据集，包括： 对所述表情图像数据进行实际用户表情的标注，以得到已标注图像数据； 根据所述已标注图像数据的来源信息查找相邻帧图像信息，并根据HOG特征信息将查找所得的图片与所述已标注图像数据转化为特征向量； 采用Cosine相似度计算特征向量之间的相似度，并对于相似度满足要求的图像打上相同的标签信息，以得到标注图像数据； 对所述标注图像数据进行图像旋转、图像加噪、图像拆减、图像压缩，以得到标注数据集。

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