多模态数据融合与检索技术教学课件汇总全套ppt课件（内容可修改）.pptx

主要内容

多模态数据研究背景

■大数据时代：我们的生活和工作都需要大数据的支持，大数据给予我们丰富多彩的信息，我们也能够挖掘数据内部与信息之间的关系，这些“微妙”的关系在生活与生产中能大大减少人力物力，有效提高生活品质与生产效率，因此也可以说，大数据已经成为了人类社会向前迈进的基石。

■模态：信息接收的特定方式。模态所包含的内容之间的互信息可能很

大也可能很小，但最终的指向却是一种事物。

不同感官方式

不同媒介方式

多模态数据研究背景

不同传感方式

■多模态：两个或者两个以上不同模态数据的组合。多模态数据包含了常见的文字，图像，视频等多种模态数据，可应用于无人驾驶、语音

-文字、图文有哪些信誉好的足球投注网站等多个领域。

多模态数据研究背景

■多模态数据能够提取更丰富的信息，通过不同模态数据之间的相互支撑、修正和融合，更深入理解与剖析待描述事物。

■多模态数据能够提供多角度的描述，通过不同角度的数据进行它们之间的集成与补充，提高待描述事物所含信息的精准度与安全性。

■多模态数据能够获得更强大的应用效果，通过数据对信息的不同敏感性，在对信息进行捕捉时可以达到多方位的收集和解析，增强信息的多样表达性和多模呈现性。

■多模态数据能够达到更稳定的系统性能，在信息对抗与信息加密上由于不同模态的相互加持，增加了鲁棒性、抗干扰性和自控性，因此在

对信息质量要求较高时，我们往往采用多模态数据进行描述与处理。

多模态数据研究意义

主要内容

1.2研究内容

1.2.1多模态数据融合技术

1.2.2多模态数据检索技术

■数据融合：又被称为信息融合技术，是为了达成某个目标而对多个信息进行综合处理的过程。

■多模态数据融合：利用计算机对多种模态信息进行综合处理的技术。对不同种类的多模态数据进行集成整合，联合学习各模态数据的潜在共享信息，以获取对客观物体的状态与环境信息更为准确的描述与判断，进而提升表达精准性。

预处理模块

数据融合

预处理模块

单模态数据

单模态数据

1.2.1多模态数据融合技术

mm

■多模态数据融合技术研究重点：对于多传感器取得的不同模态数据选取最优的特征识别方法和融合算法。这些算法通过完成多种不同传感器信息的协调与互补，改善基于不确定数据的决策过程，来解决普通方法所无法确定的问题。

■多模态数据融合技术主要方向：探索不同模态之间的关联性，挖掘各个模态间的特有信息与共享信息，并通过模态间信息的互补来学习更加准确的复杂数据特征，以支撑后续的研究工作。

1.2.1多模态数据融合技术

■多模态数据融合具体操作：

□第一阶段：多模态数据的汇聚，将所有模态的信息汇聚成较大的集合。

□第二阶段：多模态数据的消除，将重合度与相关度过大甚至同样的信息进行去除。

□第三阶段：多模态数据的整合，将剩余的模态数据进行重新整合，得到新的融合数据。

第一阶段：汇聚第二阶段：消除第三阶段：整合

1.2.1多模态数据融合技术

模态1

模态2模态3

模态5(1U2)

模态4模态3

模态6

模态4

■多模态数据融合应用：

遥感影像融合：一个对多遥感器的影像数据和其他信息的处理过程，它着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据，按一定的规则进行运算处理，获得比任何单一数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成影像。

1.2.1多模态数据融合技术

多光谱影像全色影像融合影像

■多模态数据融合应用：

□智能机器人：一种将传感器以及所产生的多模态信息作为感受周围环境的手段，能够拥有与人类相似的感受、做出与人类类似的反应的智能设备。

1.2.1多模态数据融合技术

1.2.1多模态数据融合技术

■多模态数据融合应用：

□自动驾驶汽车：一种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车，采用视频摄像头、雷达传感器以及激光测距器等来感知周围的交通状况，并通过前期人工驾驶汽车采集到的详尽地图对前方的道路进行导航。

■多模态数据融合应用：

□医学图像融合：为了将有效信息进行融合而综合使用多种医学成像模式，帮助临床工作人员快速获取感兴趣的病理信息。

1.2.1多模态数据融合技术

CT图像PET图像融合影像

1.2研究内容

■数据检索：利用已拥有的数据在大量多样数据中进行有哪些信誉好的足球投注网站，并得到期待数据的过程。

■多模态数据检索：以一种模态的数据作为请求，检索出最相关的另外一种或多种模态的数据，丰富人们对于事物的认知和理解。其核心在于建立