基于多模态的在线序列极限学习机研究

李琦; 谢珺; 张喆; 董俊杰; 续欣莹

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基于多模态的在线序列极限学习机研究

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单一模态包含的物体信息有限,导致在物体材质识别分类中表现不佳,而传统多模态融合方法在样本训练过程中需要输入所有数据.提出一种多模态的多尺度局部感受野在线序列极限学习机方法.对物体不同模态样本运用改进的特征提取框架,利用多尺度局部感受野感知样本信息提取特征,并将不同模态特征融合后通过在线序列极限学习机进行训练学习.在线序列极限学习机在训练过程中增量式地输入样本进行训练,当有新数据需要训练时无需对所有数据重新训练.在TUM触觉纹理数据库上进行验证,实验结果表明,多模态融合的分类精度高于单模态的分类精度,且改进的特征提取框架可以显著提升分类性能.

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来源
《计算机工程》 |2021年第7期|67-7380|共8页
作者
李琦; 谢珺; 张喆; 董俊杰; 续欣莹;
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作者单位

太原理工大学信息与计算机学院山西晋中030600;

太原理工大学信息与计算机学院山西晋中030600;

太原理工大学电气与动力工程学院太原030024;

太原理工大学信息与计算机学院山西晋中030600;

太原理工大学电气与动力工程学院太原030024;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络计算机;
关键词
多模态; RGB颜色三通道; 局部感受野; 在线序列极限学习机; 物体材质分类;

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