發(fā)布時(shí)間：2021-06-10 02:39

　　互聯(lián)網(wǎng)上聚集了海量的圖文聲像等各種類型的信息資源,它們具有實(shí)時(shí)的或者非實(shí)時(shí)的、確定的或者模糊的、互補(bǔ)的或者互斥的不同特征,這些特征要求信息服務(wù)系統(tǒng)為用戶提供多模態(tài)信息以滿足用戶的信息要求。然而多模態(tài)信息的表達(dá)方式多樣,關(guān)系復(fù)雜,若孤立對待則可能造成信息資源的浪費(fèi),因此有必要對這些信息進(jìn)行融合,從而為用戶提供更為豐富準(zhǔn)確的信息�，F(xiàn)有的信息融合技術(shù)充分利用了多源信息的互補(bǔ)性和增益性,提高了信息處理的質(zhì)量,但是對于當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的多模態(tài)信息集成服務(wù)而言,已有的信息融合技術(shù)存在一定的局限性：無法有效融合多模態(tài)信息中的多態(tài)語義；難以實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息融合中所需的協(xié)同性要求。本文借助高層語義的指導(dǎo)性以及多模態(tài)信息環(huán)境的上下文信息,通過協(xié)作學(xué)習(xí)方法建立多模態(tài)聯(lián)合特征表示與聯(lián)合空間,實(shí)現(xiàn)多模態(tài)信息特征層次融合和決策層次融合。文章研究的主要內(nèi)容如下：第一章是緒論,主要介紹了多模態(tài)信息融合的研究背景及意義,信息融合的國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r和本文的主要研究內(nèi)容。第二章的研究內(nèi)容為上下文信息,關(guān)聯(lián)分析,信息融合中關(guān)聯(lián)方法的研究與發(fā)展,以及融合進(jìn)程中上下文信息的使用分析。第三章結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)著作比較分析了多模態(tài)信息融合方法... 

【文章來源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：44 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的研究內(nèi)容
2 上下文信息在多模態(tài)信息融合中的應(yīng)用分析
    2.1 上下文信息
    2.2 關(guān)聯(lián)分析
    2.3 融合進(jìn)程中上下文信息的使用分析
3 多模態(tài)信息融合方法研究
    3.1 基于規(guī)則的融合方法
        3.1.1 線性加權(quán)融合
        3.1.2 多數(shù)表決規(guī)則
        3.1.3 自定義規(guī)則
        3.1.4 小結(jié)
    3.2 基于分類的融合方法
        3.2.1 支持向量機(jī)
        3.2.2 貝葉斯推理
        3.2.3 D-S證據(jù)理論
        3.2.4 動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)
        3.2.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.2.6最大熵模型
        3.2.7 小結(jié)
    3.3 基于估算的融合方法
        3.3.1 卡爾曼濾波
        3.3.2 擴(kuò)展卡爾曼濾波
        3.3.3 粒子濾波
        3.3.4 小結(jié)
4 特征層次多模態(tài)信息融合方法研究
    4.1 多模態(tài)信息特征層融合過程
        4.1.1 多模態(tài)信息的特征類型
        4.1.2 多模態(tài)信息的特征提取方法
        4.1.3 多模態(tài)信息的關(guān)聯(lián)方法
        4.1.4 特征層次多模態(tài)信息融合過程
    4.2 多模態(tài)信息特征層融合方法及其應(yīng)用
5 決策層次多模態(tài)信息融合方法研究
    5.1 多模態(tài)信息決策層融合過程
    5.2 多模態(tài)信息決策層融合方法及其應(yīng)用
6 混合層次多模態(tài)信息融合方法研究
    6.1 多模態(tài)信息混合層融合過程
    6.2 多模態(tài)信息混合層融合方法及其應(yīng)用
7 總結(jié)與展望
    7.1 總結(jié)
    7.2 展望
參考文獻(xiàn)
在校期間發(fā)表的論文
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]信息融合技術(shù)綜述[J]. 韓增奇,于俊杰,李寧霞,王朝陽.  情報(bào)雜志. 2010(S1)
[2]多傳感器信息融合技術(shù)及其發(fā)展趨勢[J]. 王友全.  電腦知識(shí)與技術(shù). 2009(34)
[3]基于權(quán)系數(shù)的數(shù)據(jù)融合技術(shù)在靶場指控系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J]. 翟紅,劉丹.  戰(zhàn)術(shù)導(dǎo)彈技術(shù). 2008(05)
[4]信息融合方法及應(yīng)用研究[J]. 程利民,孔力,李新德.  傳感器與微系統(tǒng). 2007(03)
[5]網(wǎng)絡(luò)安全信息關(guān)聯(lián)分析技術(shù)研究與應(yīng)用[J]. 韓正平,蔡鳳娟,許榕生.  計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2006(10)
[6]信息融合的研究[J]. 劉云生,彭建平.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2005(03)

博士論文
[1]基于增量改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)微波深度干燥模型及應(yīng)用研究[D]. 李英偉.昆明理工大學(xué) 2011
[2]多模態(tài)特征融合和變量選擇的視頻語義理解[D]. 劉亞楠.浙江大學(xué) 2010

碩士論文
[1]普適計(jì)算環(huán)境中上下文信息服務(wù)系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 王志剛.太原理工大學(xué) 2007



本文編號：3221845