该文在多功能感知机的多通道交互模型基础上,力图逐步建立一个多模态人机交互系统.人脸、语音、唇动、头势、手势以及表情等信息能够在人与人的通讯中传递除自然语言外的其它信息,因此,如何使计算机能听会看是研究人员的一项重要任务.多功能感知机就是能够多方面感知用户信息的智能计算机.基于多功能感知机的多通道交互模型,该文提出多功能感知机的融合模型.首先,运用信息融合的观点对多功能感知机进行系统分析.然后,在此基础上提出多功能感知机的三类融合点.最后,该文选择多功能感知机中的身份确认问题详细地分析了具体的融合问题.为了解决多功能感知机的身份确认问题,该文详细讨论了Bayes融合方法.原有的经典Bayes推理不适合于多通道情形,所以需要扩散Bayes推理.通过扩展Bayes推理,得到适合多通道融合的和规则与乘积规则.该文证明,多通道的融合判决精度要高于单个通道的判决精度.运用Bayes融合方法,该文实现了多功能感知机中身份确认子系统,该系统融合人脸识别与话者两个通道.