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复杂环境下的多模态数据融合研究
目录
复杂环境下的多模态数据融合研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.2相关研究综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、复杂环境下的多模态数据定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1多模态数据的定义与分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2多模态数据在复杂环境中的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
三、多模态数据融合的关键技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
3.1数据预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
3.2特征提取与表示学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
3.3模型融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
四、复杂环境下多模态数据融合的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
4.1无人驾驶汽车．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
4.2医疗诊断系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
4.3智能安防系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
五、复杂环境下的多模态数据融合挑战与解决方案．．．．．．．．．．．．．20
5.1数据不一致性问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
5.2训练与推理效率问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
5.3泛化能力问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
六、实验与案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
6.1实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
6.2实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
七、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
7.1主要结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
7.2研究展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
复杂环境下的多模态数据融合研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
复杂环境概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
2.1复杂环境的定义与特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.2复杂环境下的数据融合需求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
多模态数据融合技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39
3.1多模态数据融合概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
3.2多模态数据融合方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
3.2.1频域方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
3.2.2时域方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
3.
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