一种基于几何代数的多矢量数据流情绪识别方法

本发明涉及一种基于几何代数的多矢量数据流情绪识别方法，包括以下步骤：将原始数据流分解为音频数据流、文本数据流和图像数据流；提取音频数据流中的音频特征、文本数据流中的文本特征和图像数据流中的图像特征；将音频特征输入基于几何代数编码的音频识别模型得到第一分类结果，将文本特征输入基于几何代数编码的文本识别模型得到第二分类结果，将图像特征输入基于几何代数转换的图像识别模型得到第三分类结果；使用决策融合层将第一分类结果、第二分类结果和第三分类结果进行融合，得到情绪概率分布结果。与现有技术相比，本发明具有准确性高、参数量少、运行速度快等优点。