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图像识别技术在多模态数据处理中的应用

目录

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

图像识别技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.1图像识别的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2关键技术与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2.1特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.2.2分类器设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

2.2.3深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.3常见应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

多模态数据处理基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1多模态数据的定义与类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.2.1图像数据增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.2.2文本数据清洗．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.2.3音频数据特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.3数据融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

3.3.1特征级融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

3.3.2决策级融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

图像识别技术在多模态数据融合中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.1基于视觉与文本的融合识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

4.1.1情感分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

4.1.2命名实体识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

4.2基于图像与音频的联合处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

4.2.1声音场景识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

4.2.2语音情感检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

4.3多模态数据中的目标检测与跟踪．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

4.3.1动态场景分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

4.3.2行为识别．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

案例研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

5.1医疗影像的多模态诊断系统．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49

5.1.1图像与病理数据的结合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

5.1.2疾病预测模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

5.2智能交通中的多模态信息处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

5.2.1视频与传感器数据的融合．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

5.2.2交通事件检测．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

5.3虚拟现实中的多模态交互技术．