基于超图扩散和证据融合的多模态情绪识别方法、系统、终端及存储介质

本发明涉及图像分析技术领域，公开了一种基于超图扩散和证据融合的多模态情绪识别方法、系统、终端及存储介质，所述方法包括：通过随机生成的掩码对数据集进行随机遮挡从而模拟数据随机缺失的情况，并利用以训练好的条件扩散模型对预处理后的模拟数据进行逆采样，得到补全了缺失模态的训练集，以训练情绪分类网络，最终进行情绪识别。本发明通过双通道证据融合，在特征源层面与判别层面同时估计不确定性，从而实现自适应的证据融合，减轻了模态缺失导致的性能下降情况，在特征空间中显式恢复缺失模态的潜在特征，提高了最终情绪识别的准确性。