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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于因果关系的多模态印象识别方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116665306B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310716734.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于因果关系的多模态印象识别方法、装置、设备及介质是由张旭龙;王健宗;程宁;赵金凤设计研发完成，并于2023-06-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于因果关系的多模态印象识别方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及生物识别领域，提供了一种基于因果关系的多模态印象识别方法，该方法包括获取说话者的第一多模态数据和听者的第二多模态数据；通过预设因果模型对第一多模态数据和第二多模态数据进行因果识别，得到第一特征；通过预设第一BLSTM网络对第二多模态数据进行特征提取，得到第二特征；通过预设注意力网络对第一特征和第二特征进行跨域融合，得到第一融合特征；通过预设全连接网络对第一融合特征进行印象识别，得到第一印象识别结果。本发明通过设置预设因果模型，实现了对说话者和听者之间因果关系的捕获。而设置预设注意力网络，实现了对两者之间相关信息的跨域融合，改善了印象识别的准确率，改善了从单一方面识别印象的性能。

本发明授权基于因果关系的多模态印象识别方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于因果关系的多模态印象识别方法，其特征在于，包括： 获取说话者的第一多模态数据和听者的第二多模态数据； 通过预设因果模型对所述第一多模态数据和所述第二多模态数据进行因果识别，得到第一特征； 通过预设第一BLSTM网络对所述第二多模态数据进行特征提取，得到第二特征； 通过预设注意力网络对所述第一特征和所述第二特征进行跨域融合，得到第一融合特征； 通过预设全连接网络对所述第一融合特征进行印象识别，得到第一印象识别结果； 所述通过预设因果模型对所述第一多模态数据和所述第二多模态数据进行因果识别，得到第一特征，包括： 通过所述预设因果模型中的分段层对所述第一多模态数据和所述第二多模态数据进行分段处理，得到第一分段数据和第二分段数据； 通过所述预设因果模型中的PWCCA层对所述第一分段数据和所述第二分段数据进行关联分析，得到关联值； 通过所述预设因果模型中的因果关系门控对所述关联值进行分配，得到与各所述第一分段数据对应的权重值； 基于所有所述第一分段数据和所有所述权重值，确定说话者的目标特征； 通过预设第二BLSTM网络对所述目标特征进行特征提取，得到第一特征； 所述预设注意力网络包括注意内网络和注意间网络； 所述通过预设注意力网络对所述第一特征和所述第二特征进行跨域融合，得到第一融合特征，包括： 将所述第一特征输入至第一注意内网络中，获取第一编码特征； 将所述第一特征和所述第二特征输入至第一注意间网络中，获取第二编码特征； 将所述第一特征和所述第二特征输入至第二注意内网络中，获取第三编码特征； 将所述第二特征输入至第二注意间网络中，获取第四编码特征； 对所述第一编码特征、所述第二编码特征、所述第三编码特征和所述第四编码特征进行融合，得到第一融合特征。

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