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龍圖騰網恭喜國能大渡河大崗山發電有限公司;國能大渡河大數據服務有限公司申請的專利一種融合多尺度信息的圖片情感識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114170411B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111481080.3，技術領域涉及：G06V10/20；該發明授權一種融合多尺度信息的圖片情感識別方法是由李光華;楊軍;何亞東;羅瑋;楊東;張宇設計研發完成，并于2021-12-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種融合多尺度信息的圖片情感識別方法在說明書摘要公布了：本發明提出了一種融合多尺度信息的圖片情感識別方法，主要涉及深度學習中提取和融合多尺度特征進行圖片情感識別的問題。此方法將局部特征和全局特征融合，進行多任務情感識別，并利用KL損失函數和交叉熵進行圖片情感識別學習，完善了識別的信息。首先，使用兩個網絡分別提取局部特征和全局特征：利用ViT網絡來進行局部特征提取，有利于獲得小尺度的情感特征；利用ResNet網絡進行全局特征提取，以獲得深層情感特征。在將局部特征和全局特征融合后，將其送入全連接層進行分類，在完成主導情緒識別的同時進行了標簽分布學習預測，解決了視覺特征提取不夠充分的問題，能夠合理地實現實例到情感空間的映射。

本發明授權一種融合多尺度信息的圖片情感識別方法在權利要求書中公布了：1.一種融合多尺度信息的圖片情感識別方法，其特征在于：a.通過ViT網絡提取圖片局部與局部之間的相關性的小尺度情感特征；b.通過ResNet網絡提取圖片的深度全局情感特征；c.采用KL損失函數和交叉熵進行圖片情感識別學習；d.將局部特征和全局特征融合進行多任務情感識別，包括主導情緒識別任務和標簽分布學習預測任務；該方法主要包括以下步驟：（1）圖片預處理：將數據集中的圖像統一尺寸，使用隨機裁剪和水平翻轉數據兩個增強方法進行數據增強；（2）標簽預處理：對8類情緒的多人投票值歸一化生成情感分布標簽，同時將最高投票類別作為主導情緒標簽；（3）局部特征提取：通過ViT網絡提取局部相關性特征，獲得小尺度情感特征；（4）全局特征提取：通過ResNet網絡提取全局深度特征，獲得大尺度情感特征；（5）特征融合：將步驟3和4的特征拼接為融合特征；（6）圖片情感識別：將融合特征輸入全連接層，同時輸出主導情緒分類結果和標簽分布預測結果；（7）模型訓練：以KL損失函數優化標簽分布學習，以交叉熵損失優化主導情緒分類，并進行端到端訓練；（8）結果驗證：公開數據集上通過距離度量和消融實驗驗證模型有效性。

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