基于动态稀疏特征提取的智能系统多模态特征融合方法

本申请涉及一种基于动态稀疏特征提取的智能系统多模态特征融合方法，包括：基于注意力权重，通过注意力机制分别对稀疏化处理后的图像特征、语音特征、文本特征进行加权池化，将池化的语音特征、文本特征的维度均映射到与池化的图像特征的维度相同的空间，并进行空间维度和通道数对齐；基于对齐的语音特征、文本特征分别引导加权的图像特征；将池化的图像特征按空间维度划分为多个部分，基于语音引导以及文本引导的图像特征与各部分的维度，计算各部分的特征匹配度；各部分基于对应的特征匹配度选择与语音引导/文本引导的图像特征进行初步融合，并基于门控机制，得到各部分的局部融合结果，拼接所有部分的局部融合结果得到多模态融合特征表示。

《基于动态稀疏特征提取的智能系统多模态特征融合方法》是一发明专利，专利号为 2025105452056，当前法律状态为已下证，由湖南工商大学提出申请，发明人为徐雪松;宾玉佳;周明康;王煜坤;唐吕鑫，申请日期为2025-04-28，公开（公告）日期为2025-08-22，国际专利分类号（IPC）为 G06F18/25(2023.01)I;G06F18/10(2023.01)I;G06F18/213(2023.01)I;G06F18/22(2023.01)I，代理机构为北京惟盛达知识产权代理有限公司11855，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：人工智能和机器学习、表示学习与高效计算、智能系统、多模态机器学习、计算机科学、高效机器学习 / 稀疏计算。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本申请涉及一种基于动态稀疏特征提取的智能系统多模态特征融合方法，包括：基于注意力权重，通过注意力机制分别对稀疏化处理后的图像特征、语音特征、文本特征进行加权池化，将池化的语音特征、文本特征的维度均映射到与池化的图像特征的维度相同的空间，并进行空间维度和通道数对齐；基于对齐的语音特征、文本特征分别引导加权的图像特征；将池化的图像特征按空间维度划分为多个部分，基于语音引导以及文本引导的图像特征与各部分的维度，计算各部分的特征匹配度；各部分基于对应的特征匹配度选择与语音引导/文本引导的图像特征进行初步融合，并基于门控机制，得到各部分的局部融合结果，拼接所有部分的局部融合结果得到多模态融合特征表示。

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