面向多模态序列数据的模式分类方法研究 | |
谢龙飞 | |
2020-05-29 | |
页数 | 88 |
学位类型 | 硕士 |
中文摘要 | 随着互联网技术的不断发展,以视频为主导的多模态序列数据逐渐充斥着我们的生活,因此多模态序列数据的模式分类任务受到人们更加广泛的关注。多模态序列数据的模式分类系统所面临的首要挑战是突破模态之间的语义鸿沟,构建跨模态的各时间步之间的信息交互,实现异质数据的有效融合。此外,各模态之间噪声混杂程度不同,不同模态对于模式分类的贡献程度不尽相同,需要设置一种合适的特征融合方案来进行模态之间的平衡。而视频数据通常时间跨度较长,需要对长时间跨度的交互关系(长程依赖)进行建模。
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英文摘要 | With the advance of the Internet, various multimodal sequential data, such as video, gradually becomes more and more abundant. And the demand of multimodal pattern classification is increasing urgent. The first challenge for multimodal classification is the heterogeneous gaps between different modalities, which inhibit the process of features fusion. A more effective strategy should be considered to bridge these gaps to achieve an effective fusion of heterogeneous data. Meanwhile, the noises located in different modalities is complicated, which makes the weights of distinct modalities contributing to decision-making unequal. An appropriate scheme for features fusion is required to balance individual modality. Furthermore, the long-range dependency of sequences must be considered when extracting its feature expressions.
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关键词 | 多模态模式识别 情感识别 异质数据融合 生成对抗网络 注意力机制 |
语种 | 中文 |
七大方向——子方向分类 | 模式识别基础 |
文献类型 | 学位论文 |
条目标识符 | http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/39212 |
专题 | 毕业生_硕士学位论文 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 谢龙飞. 面向多模态序列数据的模式分类方法研究[D]. 中国科学院自动化研究所. 中国科学院自动化研究所,2020. |
条目包含的文件 | ||||||
文件名称/大小 | 文献类型 | 版本类型 | 开放类型 | 使用许可 | ||
ucasthesis_master (3(1957KB) | 学位论文 | 限制开放 | CC BY-NC-SA |
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