【摘要】：特征融合方法是模式識(shí)別領(lǐng)域的一種重要方法.計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的圖像識(shí)別問題作為一種特殊的模式分類問題,仍然存在很多挑戰(zhàn).特征融合方法能夠綜合利用多種圖像特征,實(shí)現(xiàn)多特征的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ),獲得更加魯棒和準(zhǔn)確的識(shí)別結(jié)果.筆者基于信息融合理論分析了特征融合方法的原理,介紹了特征融合方法的研究現(xiàn)狀,討論了特征融合與3類主流基礎(chǔ)理論相結(jié)合的方法,其中基于貝葉斯理論的特征融合算法可以實(shí)現(xiàn)多特征的融合決策,基于稀疏表示理論的特征融合算法能夠得到多特征的聯(lián)合稀疏表示,基于深度學(xué)習(xí)理論的特征融合算法能夠強(qiáng)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的特征學(xué)習(xí)過程.
[Abstract]:Feature fusion is an important method in the field of pattern recognition. As a special pattern classification problem, image recognition in the field of computer vision still has many challenges. The feature fusion method can make comprehensive use of a variety of image features to achieve the complementary advantages of multiple features, and obtain more robust and accurate recognition results. Based on the theory of information fusion, this paper analyzes the principle of feature fusion method, introduces the research status of feature fusion method, and discusses the method of combining feature fusion with three kinds of mainstream basic theories. The feature fusion algorithm based on Bayesian theory can realize multi-feature fusion decision, and the feature fusion algorithm based on sparse representation theory can obtain joint sparse representation of multiple features. The feature fusion algorithm based on depth learning theory can strengthen the feature learning process of deep neural network model.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)信息科學(xué)研究所;北京交通大學(xué)軟件學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61370127,61473031,61472030) 新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃項(xiàng)目(NCET-13-0659) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(2014JBZ004) 北京高等學(xué)校青年英才計(jì)劃項(xiàng)目(YETP0583)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2513935