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摘要最强大的多模式情感分析的架构任务是多模态多话语的架构，利用所有模式的信息和上下文信息从相邻的话语视频为了分类目标话语。该体系结构主要由两个模块组成，其顺序可能因模型而异。第一个模块是上下文提取模块，用于建模视频中相邻话语之间的上下文关系，并突出哪些相关的上下文话语对预测目标话语的情绪更重要。在最新的模型中，该模块通常是一个基于双向递归神经网络的模块。（intra）第二个模块是一个基于注意力的模块，它负责融合三种模式（文本、音频和视频），并只对重要的模式进行优先排序（inter）。此外，本文还简要总

20141.基于静脉模式的方法有六种典型的基于静脉模式的特征提取方法，包括重复线跟踪[1]、最大曲率[5]、Gabor[6]、平均曲率[14]、区域生长[15]和改进的重复线跟踪[16]。这类方法是手指静脉提取的主流方法。在这些方法中，首先对脉图案进行分割，然后利用脉图案的几何形状或拓扑结构进行匹配。重复的线跟踪、最大曲率、区域生长和修改的重复线跟踪都使用图像的横截面来提取静脉模式。这是由于静脉图案的横截面看起来像一个山谷，这些方法利用这一点从图像中分离出静脉图案，但识别静脉像素的特殊方法是不同的。