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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种跨样本模态动态轮转的情感识别方法及其系统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：CN118734248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410859676.X，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种跨样本模态动态轮转的情感识别方法及其系统是由孔万增;周斐炜;唐佳佳;宋紫诺;杨紫薇;龙海涛;王宝德;马迪设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种跨样本模态动态轮转的情感识别方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种跨样本模态动态轮转的情感识别方法及其系统。首先获取多模态数据及情感分类注释，再进行对应的模态编码器预处理，得到对应初步模态特征信息。然后，使用门控残差自注意力机制捕获更深层次的模态注意力特征，并从模态情感语义信息丰富程度考量，将单模态独立情感注释与其结合共同计算出集成后的模态分数序列，进而该轮转周期下确定的模态轮转顺序。最后，使用基于跨模态门控残差注意力机制的多模态融合手段，依照该轮转顺序进行融合。本发明提出了使模态自身依据独立情感注释动态调整融合顺序的思想，着重考虑了模态之间的情感语义信息不平衡问题，探究模态主次问题对多模态情感检测领域的影响，突破了传统的主次模式。

本发明授权一种跨样本模态动态轮转的情感识别方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种跨样本模态动态轮转的情感识别方法，其特征在于所述方法包括以下步骤： 步骤一、根据视频，获取多模态数据及对应的情感分类注释；所述多模态包括文本模态、音频模态、视觉模态；所述情感分类注释包括多模态统一情感分类注释和三个模态独立的情感分类注释； 步骤二、对多模态数据经过相应模态编码器进行预处理，得到对应的初步模态特征信息Xm，m＝l,v,a分别代表语言嵌入特征、视觉嵌入特征、音觉嵌入特征； 步骤三、对初步模态特征信息Xm进行门控残差自注意力机制处理，得到模态自注意力特征 步骤四、依据步骤三所得模态自注意力特征获取多模态融合顺序；具体是： S4-1、提取模态自注意力特征中，对应单模态独立情感注释的特征信息并集合成模态分数序列 其中，代表模态m对应的单模态独立情感分类注释yi的第i个分数序列；B为样本批次数量，∑代表求和运算符；Match·表示匹配操作；Softmax·为激活函数； S4-2、计算两两模态之间的差异比率ρbc； 其中，分别代表不同两种模态的分数序列，j表示分数序列的对应的相对位置； S4-3、通过对比三个模态的差异比率ρbc,得到当下模态轮转周期中的主要模态P； 其中，Sort·表示三个差异比率均值进行降序排序后取前两个差异比率，则这两个差异比率中的共同模态为主要模态P； S4-4、根据主要模态P，将剩余两种模态的模态自注意力特征作为次要模态Ii； 次要模态Ii分别与主要模态P做相似度衡量计算，找出与P相似度最接近的模态特征为第二模态特征； 根据主要模态P、第二模态，即可实现对三种模态进行排序，得到多模态融合顺序； 步骤五、依据步骤四多模态融合顺序，对模态自注意力特征进行跨模态融合； 步骤六、将步骤五跨模态融合结果输入至分类器，得到情感识别结果。

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