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申请/专利权人：广东第二师范学院
摘要：本发明公开了一种基于脉冲神经网络和注意力机制的多模态情绪识别方法。该方法首先获取多模态数据集；然后输入多模态特征提取层中获取对应的热力图特征；再把对应的热力图特征输入多模态特征融合层基于自注意力机制进行特征融合，并引入小波阈值函数对特征空间进行对齐突出关键特征得到融合特征；最后判断是否受到对抗攻击，有选择的引入脉冲神经网络，使用包含卷积嵌入层、卷积位置编码层、卷积注意力层和多模态分类器对融合特征进行识别得到对应的情绪，在降低多模态的计算复杂性及能耗的同时，提高多模态系统的鲁棒性以及分类识别的准确性。
主权项：1.基于脉冲神经网络和注意力机制的多模态情绪识别方法，其特征在于，包括下述步骤：获取多模态数据集，包括生理信号和非生理信号；其中生理信号包括脑电波模态数据；非生理信号包括视频模态数据图像模态数据、文本模态数据和音频模态数据；所述视频模态数据和图像模态数据不同时采集；将多模态数据集输入多模态特征提取层中获取多模态数据集对应的热力图特征；把多模态数据集对应的热力图特征输入多模态特征融合层基于自注意力机制进行特征融合，并引入小波阈值函数对特征空间进行对齐突出关键特征，得到小波变换融合特征；判断是否受到对抗攻击，若否则使用包含卷积嵌入层、卷积位置编码层、卷积注意力层和分类器的多模态分类器对小波变换融合特征进行识别得到对应的情绪；若是则引入模拟人脑计算模式的脉冲神经网络与注意力机制相结合，将脉冲神经网络与卷积层相融合的方式对多模态分类器进行改进，对小波变换融合特征进行识别得到对应的情绪。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东第二师范学院 基于脉冲神经网络和注意力机制的多模态情绪识别方法
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