本文提出了一种名为“Multimodal Federated Cross Prototype Learning (MFCPL)”的新方法，通过交叉模态正则化和对比机制，引入交叉模态对齐来增强特定模态特征的整体性能，尤其在存在严重缺失模态的场景中表现出优异的效果。