本文提出了一种名为“Multimodal Federated Cross Prototype Learning (MFCPL)”的新方法，通过交叉模态对齐来增强特定模态特征的整体性能，解决了多模态联邦学习中存在的严重缺失模态的问题。经过实验证明，MFCPL在减轻挑战和提高整体性能方面表现出优异效果。