摘要
本申请公开了一种基于多模态数据融合的AI生成虚拟分身认同度评估方法及装置,涉及人工智能技术领域,解决了现有技术中对虚拟分身进行评估时存在的维度单一以及主观认知干扰所导致的难以客观的对虚拟分身进行评估的问题,该方法包括:获取受试者的眼动数据、fMRI数据和行为数据预处理后进行关键特征提取,采用晚期融合策略和跨模态注意力机制实现关键特征的动态加权融合以获得多模态特征,基于多模态特征构建分身认同度预测模型并应用,能够充分挖掘各模态间互补信息,对于提高虚拟分身认同度的预测精度和客观性具有重要理论意义和实践价值,能够客观准确地评估虚拟分身认同度,显著提高预测效果。
技术关键词
多模态数据融合
多模态特征
回归预测模型
融合策略
注意力机制
Softmax函数
编码向量
交互式界面
功能性磁共振成像
多层感知机
交互式数据
动态
信号强度值
可读存储介质
眼动数据
指数
特征提取模块
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交叉注意力机制
微调方法
网络架构
风格
噪声分量
语义变化检测方法
变化检测网络
多任务
解码器
编码器
语料构建方法
预训练语言模型
纠错
语音输入识别
语音识别模型
浓度预测方法
鲜烟叶
图像特征数据
多源特征融合
连续投影算法
双向长短期记忆网络
医学
命名实体识别模型
多头注意力机制
命名实体识别系统