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申请/专利权人：深圳大学
摘要：本发明涉及生物识别技术领域，尤其涉及一种多模态情绪识别方法，包括：S1、利用多模态情绪数据进行预处理得到多模态情绪数据的数据特征；S2、利用所述多模态情绪数据的数据特征基于Transformer建立多模态情绪数据的交互融合模型；S3、根据所述多模态情绪数据的交互融合模型得到多模态情绪识别结果，基于Transformer深度神经网络实现了多模态情绪识别，由于Transformer的有效性和多模态信息的互补性，情绪识别不易受外界模态信息因素的影响，所以该种情绪识别方法稳定性较优，进而情绪识别的准确度和鲁棒性也得到了保证，效果较佳。
主权项：1.一种多模态情绪识别方法，其特征在于，包括：S1、利用多模态情绪数据进行预处理得到多模态情绪数据的数据特征；S2、利用所述多模态情绪数据的数据特征基于Transformer建立多模态情绪数据的交互融合模型；S3、根据所述多模态情绪数据的交互融合模型得到多模态情绪识别结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳大学 一种多模态情绪识别方法
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