一种用于多模态身份识别的数据集构建方法

本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种用于多模态身份识别的数据集构建方法，包括以下步骤：采集多模态数据；基于多模态数据生成平面数据；将平面数据输入分类模型，分类模型输出表示所有患者分类的结果；将平面数据和患者分类数据输入评估模型，评估模型输出表示所有患者康复评估的结果；将平面数据、患者分类数据和康复评估数据输入康复模型，康复模型输出表示所有患者康复方案的结果；本发明通过分析不同患者的多模态数据，得到患者的分类数据，以此评估患者的康复效果，提高康复评估的有效性，并根据各患者的康复数据和评估数据提供康复方案，相较于仅评估患者的康复效果，该方法能提供康复效果好、难度和风险低的康复方案。