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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：基于余弦边界感知蒸馏的缺失模态场景的情感识别方法，包括以下步骤；步骤1，获取训练样本集和测试样本集，用于提取带有情感的全模态特征；步骤2，训练全模态教师模型，用于提取带有情感的全模态特征；步骤3，构建不确定缺失模态数据训练的学生网络模型，用于推理，使学生网络模型在模态缺失的场景下具有鲁棒性；通过引入带有情感的全模态数据预训练的教师网络，利用Cos‑MAD将完整模态知识传输到学生网络，学生网络获取不同模态组合的特征。本发明提升模态缺失场景下的情感识别性能，使用余弦角度来衡量边界样本，并鼓励模型重点关注位于分类边界上的样本，减小类内距离，利用知识蒸馏传递全模态知识到学生部分，提升缺失模态下的识别性能。
主权项：1.基于余弦边界感知蒸馏的缺失模态场景的情感识别方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1，获取训练样本集和测试样本集，用于提取带有情感的全模态特征；步骤2，训练全模态教师模型，用于提取带有情感的全模态特征；步骤3，构建不确定缺失模态数据训练的学生网络模型，用于推理，使学生网络模型在模态缺失的场景下具有鲁棒性；通过引入带有情感的全模态数据预训练的教师网络，利用Cos-MAD将完整模态知识传输到学生网络，学生网络获取不同模态组合的情感特征。
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百度查询： 西安电子科技大学 基于余弦边界感知蒸馏的缺失模态场景的情感识别方法
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