Resumen

Grandes cantidades de datos se almacenan ampliamente en el ciberespacio. No solo pueden brindar mucha conveniencia a la vida y el trabajo de las personas, sino que también pueden ayudar en el trabajo en el campo de la seguridad de la información, como el reconocimiento de microexpresiones y el análisis de sentimientos en la investigación criminal. Por lo tanto, es de gran importancia reconocer y analizar la información de sentimientos, que generalmente se describe mediante diferentes modalidades. Debido a la correlación entre los datos de diferentes modalidades, lo multimodal puede proporcionar información más completa y robusta que lo unimodal en tareas de análisis de datos. La información complementaria de diferentes modalidades se puede obtener mediante métodos de fusión multimodal. Estos enfoques pueden procesar datos multimodales a través de algoritmos de fusión y garantizar la precisión de la información utilizada para tareas de clasificación o predicción posteriores. En este estudio, se propone un método de fusión multimodal de dos niveles (TlMF) con fusión a nivel de datos y a nivel de decisión para lograr la

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Grandes cantidades; Datos; Ciberespacio; Análisis de sentimientos; Fusión multimodal; Clasificación
• Keywords:Large amounts; Data; Cyberspace; Sentiment analysis; Multimodal fusion; Classification