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[发明专利]基于由粗到细渐进式跨模态注意力的抗噪多模态表征方法-CN202210745272.9在审
发明人：郭军军;杨溪 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2022-06-28 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06F16/903 文献下载
摘要：本发明涉及基于由粗到细渐进式跨模态注意力的抗噪多模态表征方法(CFP‑CMA)，来解决多模态情感分析中不确定噪声问题。本发明首先粗略浏览多模态信息以获得具有跨模态注意的粗粒度全局信息，并采用模态特定门控单元分别动态过滤每个模态的不确定性噪声。然后使用模态特定渐进式更新单元来逐渐淡化多模态数据中噪声的影响并学习细粒度特征。最后利用模态间自适应融合机制，来学习鲁棒的多模态融合表征，用于多模态情感分析。本发明采用公共数据集MOSI、MOSEI和SIMS来训练模型。实验结果表明提出的模型在有噪声和全模态情况下的性能超过了以前的工作。
基于粗到细渐进式跨模态注意力抗噪多模态表征方法

[发明专利]一种基于频域谱分解的随机动载荷识别方法-CN202010119221.6有效
发明人：贾有;刘二强;樊艳红;李兴国 -专利权人：太原科技大学
申请日： 2020-02-26 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公布一种基于频域分解的随机动载荷识别方法：首先根据结构的动响应来识别结构的模态参数（固有频率、模态振型和模态阻尼比），然后根据识别出的模态参数和结构的动响应来识别结构的模态响应，通过模态响应来计算模态载荷，最后通过模态载荷来识别物理空间下作用在结构上的随机动载荷。
一种基于频域谱分解随机载荷识别方法

[发明专利]一种模态有缺失数据的图像分类方法-CN202110095029.2有效
发明人：彭玺;林义杰;杨谋星;李云帆 -专利权人：四川大学
申请日： 2021-01-25 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了有缺失数据的两模态聚类方法，本方法基于自编码器，通过模态内重构损失来学习各个模态数据的模态特殊表示，通过跨模态对比学习损失来学习模态的一致性表示，通过跨模态对偶预测损失来恢复丢失的模态、抛弃模态间不一致的信息
一种模态有缺失数据图像分类方法

[发明专利]多模态成像方法和装置-CN200310120354.1无效
发明人：艾伯特·H·R·朗;谢强;查尔斯·W·斯特恩斯;爱德华·H·查奥;布赖恩·格里科威茨 -专利权人： GE医药系统环球科技公司
申请日： 2003-10-08 - 公布日： 2004-10-20 - 主分类号： A61B6/03 文献下载
摘要：一种包括以具有第一视野的第一模态(modality)扫描物体(22)来获取包括全部采样视野(76)数据和部分采样视野数据的第一模态数据的方法。该方法还包括以具有大于第一视野的第二视野的第二模态扫描该物体来获取第二模态数据，并采用第二模态数据和第一模态部分采样视野数据重建物体图像。
多模态成像方法装置

[发明专利]基于模态间和模态内交互的多模态图像分类系统及方法-CN202310308531.6在审
发明人：袭肖明;杨霄;张光;刘新锋;郝凡昌;宁阳;魏珑;聂秀山 -专利权人：山东建筑大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，提供了基于注意力的多交互网络的多模态图像分类系统及方法，通过双重模态间交互机制包括模态间相关性交互和模态间通道交互，使用模态间相关性交互模块来捕获模态间的相关性，充分利用特征学习的先验知识使用模态间通道交互模块，充分利用密集连接来集成多模态信息，为每个模态提供互补性信息。使用模态内双并行注意力模块来完成模态内交互任务，空间注意力单元和通道注意力单元；空间注意力单元为区分性区域特征分配更高的权重，通道注意力单元通过引入归一化因子，来强调重要的通道特征。
基于模态间模态内交互多模态图像分类系统方法

[发明专利]基于相似度的多模态信息分类贡献差异性计算方法-CN201711202357.8有效
发明人：李照奎;黄林;刘翠微;唐翔宜;赵亮;张德园;石祥滨;王岩;吴昊 -专利权人：沈阳航空航天大学
申请日： 2017-11-27 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于局部与全局的空间相关性相似度，空间纹理特征相似度，光谱波段相似度的多模态信息融合来计算各相似度贡献差异性的方法。多模态信息分类贡献差异性重点在于以上3个模态各自的模态内相似度，模态间的相似度，以及按照模态内相似度和模态间的相似度高的模态具有更高的分类贡献性的原则来综合考虑并权衡多模态所提供的有效信息，为每个模态选择更加优化的权重
基于相似多模态信息分类贡献差异性计算方法

[发明专利]用于基于第一模态控制第二模态的方法-CN201080031587.2无效
发明人： D.V.阿利亚克塞尤;T.特索内瓦;J.斯科夫罗内克;P.方塞卡 -专利权人：皇家飞利浦电子股份有限公司
申请日： 2010-07-06 - 公布日： 2012-05-23 - 主分类号： G06F3/00 文献下载
摘要：提供了一种用于基于第一模态控制第二模态的方法。该方法包括步骤：提供包含依赖于时间的特征的第一模态以及能够随时间改变其表现的第二模态；基于第一模态的依赖于时间的特征来自动地确定第二模态的表现中的改变；借助用户输入设备来调整平滑度；基于平滑度和第一模态的依赖于时间的特征中呈现的边界来适配第二模态的表现中所确定的改变，以得出第二模态的表现中的最终改变。
用于基于第一控制第二方法

[发明专利]一种高灵敏度位移检测方法及位移传感器-CN202210486545.2在审
发明人：李青松;路阔;肖定邦;吴学忠;席翔;张勇猛 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-05-06 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G01B17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高灵敏度位移检测方法，包括如下步骤：建立位移传感器中谐振器在模态A与模态B耦合时模态A的振动位移模型；激发谐振器的模态A与模态B，并使模态A与模态B耦合，获取当前模态B的第一频率；通过谐振器的模态A来敏感外部的位移信息，使模态B的谐振频率发生偏移，并获取当前模态B的第二频率；基于第一频率与第二频率得到模态B的频率变化量，得到模态A的位移量。本发明应用于位移检测领域，利用模态耦合效应的机理，利用一个模态对另一个模态振动响应的影响规律，通过检测模态的频率偏移量来实现对耦合模态振动位移的高灵敏度检测，对探索和研发高灵敏度的微小位移检测技术有着重要的意义
一种灵敏度位移检测方法传感器

[发明专利]基于通道重组和注意力机制的跨模态行人重识别方法-CN202210651623.X在审
发明人：霍东东;杜海顺;李艳阳 -专利权人：河南大学
申请日： 2022-06-10 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明属于图像识别技术领域，特别涉及一种基于通道重组和注意力机制的跨模态行人重识别方法，通过构建用于对输入数据进行特征向量提取并进行特征匹配的跨模态行人重识别模型，利用行人图像数据集对模型进行训练，其中，跨模态行人重识别模型利用分组卷积和通道重组操作来挖掘红外模态和可见光模态下行人的图像共享特征，利用注意力机制挖掘行人的局部特征，利用特征向量相似度来进行特征匹配；利用跨模态行人识别模型分别提取红外模态和可见光模态下的目标行人特征向量，通过特征匹配来完成跨模态行人重识别。本发明提取行人两个模态之间的共享特征及不同模态行人图像之间的潜在关系及行人身体不同位置之间的局部特征联系，提升跨模态行人重识别能力。
基于通道重组注意力机制跨模态行人识别方法

[发明专利]一种基于反馈特征学习的多模态情感分析方法、系统-CN202310730293.8在审
发明人：冼广铭;阳先平;招志锋;郎济聪;刘庆龙;胡伊斐 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-10-03 - 主分类号： G06F16/332 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于反馈特征学习的多模态情感分析方法、系统。本申请提供的一种基于反馈特征学习的多模态情感分析方法，对获取到多模态信息分别进行特征提取，以及特征编码，在获取到各个模态的单模态特征后，两两模态之间进行融合，并对未进行模态融合的单模态特征进行反馈增强，用来自更高级别的跨模态融合向量来增强低水平原始模态的特征，使原始模态的特征不仅能够学习到其他模态的语义信息，同时能够保留自身的重要语义信息并过滤掉不重要的噪声信息，以此来进行模态之间的互补学习，提高情感预测的准确性
一种基于反馈特征学习多模态情感分析方法系统

[发明专利]路面状态判别方法和路面状态判别装置-CN202111345275.5在审
发明人：石井启太 -专利权人：株式会社普利司通
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：在根据由振动检测单元检测出的行驶中的轮胎的振动的时间变化波形来判别轮胎所接触的路面的状态时，使用经验模态分解算法来根据轮胎的振动的时间变化波形的数据获取多个固有振动模态，之后从这些多个固有振动模态中选择任意的固有振动模态，根据针对被选择的该固有振动模态进行希尔伯特变换而计算出的特征数据的分布来计算统计量，并将该统计量设为特征量，根据该特征量和针对各路面状态预先求出的特征量来判别路面状态。
路面状态判别方法装置

[发明专利]路面状态判别方法和路面状态判别装置-CN201880031455.6有效
发明人：石井启太 -专利权人：株式会社普利司通
申请日： 2018-04-26 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G01H17/00 文献下载
摘要：在根据由振动检测单元检测出的行驶中的轮胎的振动的时间变化波形来判别轮胎所接触的路面的状态时，使用经验模态分解算法来根据轮胎的振动的时间变化波形的数据获取多个固有振动模态，之后从这些多个固有振动模态中选择任意的固有振动模态，根据针对被选择的该固有振动模态进行希尔伯特变换而计算出的特征数据的分布来计算统计量，并将该统计量设为特征量，根据该特征量和针对各路面状态预先求出的特征量来判别路面状态。
路面状态判别方法装置

[发明专利]一种基于多模态信息的食道功能性疾病诊断系统-CN201811014891.0有效
发明人：黄智勇;孙大明 -专利权人：重庆高铂瑞骐科技开发有限公司
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态信息的食道功能性疾病诊断系统，包括多模态信息采集系统、配置有多模态信息预处理系统、多模态信息融合程序以及条件概率表的计算机；所述多模态信息采集系统用于采集多种单模态信息；所述多模态信息预处理系统内对应多模态信息采集系统采集到的每种单模态信息均设有单模态信息预处理单元；所述多模态信息融合程序用于根据单模态信息与条件概率表通过贝叶斯推理模型计算多模态信息融合概率，并根据多模态信息融合概率进行食道功能性疾病的判断。本发明解决现有技术中根据单模态特征来诊断食道功能性疾病的诊断准确率不高的技术问题，能够实现多模态信息融合来进行食道功能性疾病的诊断，能够提高诊断准确率。
一种基于多模态信息食道功能性疾病诊断系统

[发明专利]基于深度学习的跨模态主题相关性建模方法-CN201610099438.9有效
发明人：张玥杰;程勇;刘志鑫;金城;张涛 -专利权人：复旦大学
申请日： 2016-02-23 - 公布日： 2019-05-03 - 主分类号： G06F16/93 文献下载
摘要：本发明属于跨媒体相关性学习技术领域，具体为基于深度学习的跨模态主题相关性建模方法。本发明包括两个主要算法：基于深度词汇的多模态文档表示，融合跨模态主题相关性学习的关系主题模型建模。本发明利用深度学习技术来构造深度语义词汇和深度视觉词汇来分别描述多模态文档中的语义描述部分和图像部分。基于这样的多模态文档表示，通过构建跨模态关系主题模型来对整个多模态文档集合进行建模，从而对多模态文档的生成过程和不同模态之间的关联进行描述。本方法准确性高，适应性强。这对于在大规模多模态文档（文本加图像）基础上，考虑多模态语义信息而进行高效跨媒体信息检索具有重要的意义，能够提高检索相关性，增强用户体验，在跨媒体信息检索领域具有广泛的应用价值。
基于深度学习跨模态主题相关性建模方法

[发明专利]一种基于单模态和多模态联合训练的情感分析方法及系统-CN202310149494.9在审
发明人：朱振方;李萌;李克峰;亓江涛;裴洪丽;张广渊;王朋 -专利权人：山东交通学院
申请日： 2023-02-21 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F16/335 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于单模态和多模态联合训练的情感分析方法及系统，涉及多模态情感分析技术领域。为了兼顾多模态的交互和独立，本发明提出了一种名为JTUM的融合策略，该策略包含了三个单模态任务和多模态任务。在单模态任务中，使用单模态标签生成模块来获得独立的单模态监督，学习单模态表示。在多模态任务中，使用crossmodal transformer来学习多模态序列之间的交互。本发明的方法既关注了单个模态的特性，又关注了跨模态间的相互作用，提高了预测模型的鲁棒性能够获得更为准确的情感分析结果，为平台智能管理和兴趣推荐等大数据处理技术的应用提供了重要的技术辅助。
一种基于单模多模态联合训练情感分析方法系统

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