多模态特征融合方法是当前机器学习和模式识别领域的热点研究方向之一。它指的是将不同模态的数据如文本、图像、语音等进行特征提取，然后采用适当的策略将这些异构特征有效融合，以增强模型的表达能力和预测性能。多模态特征融合可采用特征级联合、决策级联合等方式。特征级联合是先提取各模态特征，然后拼接成新特征；决策级联合是每个模态单独训练然后元层集成。此外，还可考虑采用注意力机制、神经网络等手段建模特征之间的相关性。多模态特征融合方法研究具有重要意义。它可以充分利用不同模态信息的互补性，克服单一模态的限制，增强模型的鲁棒性。同时，模态特征的关联建模也是模拟人脑认知的重要途径。当前研究仍面临一些难题，如异质特征不易融合、模态缺失和不对称等。未来可从异构特征转换、跨模态匹配、弱监督学习等方面进行探索，以进一步提升多模态模型的智能表达和理解能力。