齐鲁工业大学(山东省科学院)朱奥宇获国家专利权
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龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于跨模态注意力融合的缺失模态情感识别方法及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：CN120670962B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511163570.7，技术领域涉及：G06F18/241；该发明授权基于跨模态注意力融合的缺失模态情感识别方法及系统是由朱奥宇;李金红;杨柳;李腾设计研发完成，并于2025-08-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于跨模态注意力融合的缺失模态情感识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于跨模态注意力融合的缺失模态情感识别方法及系统，属于情感识别技术领域，包括：获取待识别情感的多模态数据；对多模态数据的缺失模态标记缺失模态指示并进行特征预处理得到初级特征和预处理特征；对各个模态的初级特征进行特征提取得到高级特征；利用跨模态注意力融合层对各个模态的高级特征计算模态之间的注意力分数，根据注意力分数对高级特征进行加权求和，同时通过门控融合机制动态调整各模态特征融合程度，得到初步融合特征；将初步融合特征与预处理特征经过残差连接模块融合得到全模态特征；采用深度分类网络对全模态特征进行情感识别。本发明学习不同模态数据间的相互关系实现多模态情感的有效识别。
本发明授权基于跨模态注意力融合的缺失模态情感识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于跨模态注意力融合的缺失模态情感识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别情感的多模态数据； 对所述多模态数据的缺失模态标记缺失模态指示并通过输入单元得到初级特征，同时对多模态数据进行特征预处理，得到预处理特征； 利用Transformer编码器对各个模态的所述初级特征进行特征提取得到高级特征； 利用跨模态注意力融合层对各个模态的高级特征计算模态之间的注意力分数，根据注意力分数对高级特征进行加权求和，同时通过门控融合机制动态调整各模态特征融合程度，得到初步融合特征； 将所述初步融合特征与预处理特征经过残差连接模块融合得到全模态特征； 采用深度分类网络对所述全模态特征进行情感识别，得到情感类别。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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