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龙图腾网获悉上海外国语大学申请的专利基于多模态数据融合的AI生成虚拟分身认同度评估方法及装置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：CN120387137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510504653.1，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权基于多模态数据融合的AI生成虚拟分身认同度评估方法及装置是由黄易;潘煜;孙娟;胡欣业;臧传琪设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态数据融合的AI生成虚拟分身认同度评估方法及装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于多模态数据融合的AI生成虚拟分身认同度评估方法及装置，涉及人工智能技术领域，解决了现有技术中对虚拟分身进行评估时存在的维度单一以及主观认知干扰所导致的难以客观的对虚拟分身进行评估的问题，该方法包括：获取受试者的眼动数据、fMRI数据和行为数据预处理后进行关键特征提取，采用晚期融合策略和跨模态注意力机制实现关键特征的动态加权融合以获得多模态特征，基于多模态特征构建分身认同度预测模型并应用，能够充分挖掘各模态间互补信息，对于提高虚拟分身认同度的预测精度和客观性具有重要理论意义和实践价值，能够客观准确地评估虚拟分身认同度，显著提高预测效果。

本发明授权基于多模态数据融合的AI生成虚拟分身认同度评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的AI生成虚拟分身认同度评估方法，其特征在于，包括： 获取受试者数据，其中，所述受试者数据包括观看由AI软件生成被试虚拟分身静态图像的受试者的眼动数据、fMRI数据和行为数据； 对所述受试者数据进行预处理； 提取预处理后的受试者数据中的关键特征； 采用晚期融合策略和跨模态注意力机制实现所述关键特征的动态加权融合以获得多模态特征； 基于所述多模态特征构建分身认同度预测模型； 利用所述分身认同度预测模型进行AI生成虚拟分身的认同度评估以输出评估结果； 其中，采用晚期融合策略和跨模态注意力机制实现所述关键特征的动态加权融合，包括： 对所述关键特征进行编码以得到固定维度的编码向量； 通过全连接层生成查询向量Q，并为每一模态生成键向量Ki和值向量Vi； 计算每个模态的匹配得分Si:Si=fQ,Ki，其中，f·包括缩放点积； 采用Softmax函数归一化匹配得分，得到权重： ； 其中，表示每个模态的注意力权重，i表示当前正在计算注意力权重的那个模态，j代表所有模态的索引；Si为每个模态的匹配得分，expSi表示匹配得分Si的指数形式，表示对所有模态j的匹配得分的指数形式求和；  将各模态的编码向量按对应的注意力权重进行加权求和，得到统一的多模态特征表示Ffusion： ； 其中，Vi是来自第i个模态的值向量； 基于所述多模态特征构建分身认同度预测模型，包括： 将多模态特征与虚拟分身认同度标签构成数据集； 将数据集按照预设比例划分为训练集与测试集； 构建基于多层感知机或卷积神经网络的回归预测模型； 利用训练集与测试集对所述回归预测模型进行训练； 对回归预测模型进行交叉验证和性能评估，并通过多重比较校正控制假阳性率，以获得分身认同度预测模型。

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