多模态数据融合技术:分类方法、系统、存储与设备
2025-02-07 11:42
No.1337388186971938816
技术概要
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本技术涵盖了多模态数据融合技术,包括分类方法、系统、存储介质和设备。该技术通过获取模态A的完整数据和模态B的缺失数据,并从中提取浅层特征,进一步挖掘共享特征和模态专有特征。该系统能够将模态A的类别信息有效传递至模态B,实现数据的深度融合与分类。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。 多模态融合(MultimodalFusion)是指将来自不同模态(如视觉、听觉、文本等)的数据进行结合,以提升信息处理和理解能力的技术方法。可以应用在多种场景中,例如: 图像描述生成:根据图像内容生成自然语言描述。 文本到图像生成:根据文本描述生成对应的图像。 自动驾驶:融合摄像头、雷达、激光雷达等多种传感器数据,提高自动驾驶的安全性和可靠性。 人机交互:结合语音、手势和面部表情,实现自然的人机交互。 推荐系统:结合用户的浏览历史、评论、图像和视频等多种模态数据,提供个性化和精准的推荐服务。 然而,在实际应用中,多模态融合常面临模态缺失的问题,即数据集缺少特定模态的数据。 而传统的多模态融合方法在处理模态缺失问题时,通常采用简单的填充或忽略处理,无法有效重建缺失模态数据,尤其在小样本条件下,难以取得令人满意的性能。并且在进行模态特征提取和融合时,传统方法往往需要建立多个独立的模型,导致模型结构复杂,难以优化和改进。 在对模态结构知识的利用方面,传统的多模态融合方法主要依靠统计模型和语义模型。这些方法通过统计分析和语义表示来学习和融合模态特征。然而,传统方法通常依赖于人工特征提取,模型表达能力有限,难以充分挖掘和利用模态内部的数据结构关系和模态间的类间关系,导致模型泛化能力较差。这些缺陷限制了传统方法在实际应用中的泛化能力和鲁棒性。
实现思路
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
袭肖明王梦莹刘瑞平宁一鹏任轶张淑涵纪孔林张起浩李佳薇乔立山白诗佳尹义龙
技术所属: 山东建筑大学 济南作为科技有限公司.
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