一种面向视频流数据的情感识别隐私保护方法及系统

本发明公开了一种面向视频流数据的情感识别隐私保护方法及系统，涉及情感计算与隐私保护领域。方法包括：基于LSTM协同Transformer的情感视频流特征深度融合方法，提取面部表情与身体姿态的时空动态特征，生成增强的融合特征流；基于信息瓶颈动态约束的压缩方法，去除冗余并保留关键情感时序特征；基于动态递归噪声生成的流式差分隐私技术，按特征变化速率动态分配隐私预算并递归添加噪声，生成隐私特征流；基于条件扩散模型的高可用情感识别方法，实现噪声环境下的高精度情感识别。本发明在有效保护情感视频流隐私的同时，高效提升了情感识别的准确性。