Descripción: La extracción de características multimodal basada en wavelet es un método avanzado que utiliza transformadas wavelet para analizar y extraer información relevante de datos que provienen de múltiples modalidades, como texto, imágenes y audio. Este enfoque se basa en la capacidad de las transformadas wavelet para descomponer señales en diferentes escalas y frecuencias, lo que permite capturar tanto características locales como globales de los datos. A diferencia de otros métodos de extracción de características, las wavelets ofrecen una representación más flexible y adaptativa, lo que resulta en una mejor identificación de patrones complejos en datos heterogéneos. Este método es especialmente útil en aplicaciones donde la integración de diferentes tipos de datos es crucial, como en el reconocimiento de emociones a partir de expresiones faciales y tono de voz. La versatilidad de las transformadas wavelet permite que este enfoque se aplique en diversas áreas, desde la visión por computadora hasta el procesamiento de señales, facilitando la creación de modelos más robustos y precisos en el análisis de datos multimodales.
