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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明提供面向无人自主系统的类脑奖惩机制的多模态身份识别方法。该方法包括以下步骤：步骤S1：获取目标用户的多模态数据，对所述多模态数据进行预处理；步骤S2：构建脉冲神经网络，所述脉冲神经网络包括特征提取模块和融合模块；步骤S3：利用奖惩机制和预设的目标函数对脉冲神经网络的权重进行优化，得到身份识别模型；步骤S4：将预处理后的目标用户的多模态数据输入至身份识别模型，得到目标用户的身份。通过模拟人脑处理信息的方式设计脉冲神经网络身份识别架构，该网络能够处理和分析来自不同数据源的输入数据，并通过类脑机制进行特征融合和网络权重调整，实现对用户的快速、准确身份识别，可解决复杂环境下的多模态身份识别问题。
主权项：1.面向无人自主系统的类脑奖惩机制的多模态身份识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取目标用户的多模态数据，对所述多模态数据进行预处理；步骤S2：构建脉冲神经网络，所述脉冲神经网络包括特征提取模块和融合模块；其中，所述特征提取模块对输入的多模态数据提取不同模态的特征向量；所述融合模块基于注意力机制对不同模态的特征向量进行融合，并基于融合后的特征向量对用户的身份进行识别；步骤S3：利用奖惩机制和预设的目标函数对脉冲神经网络的权重进行优化，得到身份识别模型；步骤S4：将预处理后的目标用户的多模态数据输入至身份识别模型，得到目标用户的身份。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 面向无人自主系统的类脑奖惩机制的多模态身份识别方法
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