연구진은 얼굴 표정과 음성이 정체성 정보의 보완적인 단서를 제공한다고 가정하고, 품질에 민감한 융합 방법을 제안했어요. Quality-Aware Adaptive Fusion (QAAF)은 각 모달리티의 신뢰도를 추정하고, 학습된 게이팅과 드롭아웃을 통해 기여도를 조정하는 방식이에요. 감정 분석(VA)에서 QAAF는 Aff-wild2에서 CCC 0.472를 달성하며, 기존 방식(0.415) 및 단일 백본(0.288)보다 성능이 향상됐어요.