多模态情感识别中的“模态冲突”消解：基于证据理论的融合方法？ 热门官方

回答：模态冲突指不同模态的情感识别结果矛盾（如面部“愤怒”但语音“平静”），基于证据理论（Dempster-Shafer Theory, DST）的消解：①基本概率分配（BPA）：为每个模态的情感识别结果分配BPA（如面部识别“愤怒”的BPA=0.7，语音识别“平静”的BPA=0.6）；②证据组合：用Dempster组合规则融合多模态BPA，计算冲突系数K（衡量模态间冲突程度，K=0为无冲突，K=1为完全冲突），当K<0.5时，融合结果可信；③冲突消解：若K≥0.5，引入先验知识（如“面部表情比语音更难伪装，权重更高”）调整BPA，或拒绝融合结果，采用置信度最高的单模态结果。在模态冲突场景中，DST融合的准确率较简单投票法提升35%，达75%。