一种基于深度学习的异构多模态目标识别方法
本文关键词:一种基于深度学习的异构多模态目标识别方法
更多相关文章: 目标识别 深度学习 卷积神经网络 限制玻尔兹曼机 典型关联分析
【摘要】:提出一种基于深度学习的异构多模态目标识别方法。首先针对媒体流中同时存在音频和视频信息的特征,建立一种异构多模态深度学习结构;结合卷积神经网络和限制波尔兹曼机的算法优点,对音频信息和视频信息分别并行处理,生成基于典型关联分析的共享特征表示,并进一步利用时间相关特性进行参数的优化。分别使用标准语音人脸库和截取的实际电影视频对算法进行实验。研究结果表明:对于这2种视频来源,所提出方法在目标识别的精度方面都有显著提高。
【作者单位】: 中南大学信息科学与工程学院;湖南省教育科学研究院;中南大学信息与网络中心;中南大学医学信息研究湖南省普通高等学校重点实验室;
【关键词】: 目标识别 深度学习 卷积神经网络 限制玻尔兹曼机 典型关联分析
【基金】:湖南省教育科学“十二五”规划重点项目(XJK014AJC001) 国家自然科学基金资助项目(61379111,61003233,61202342) 教育部-中国移动科研基金资助项目(MCM20121031)~~
【分类号】:TP391.41
【正文快照】: (1.中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙,410083;2.湖南省教育科学研究院,湖南长沙,410005;3.中南大学信息与网络中心,湖南长沙,410083;4.中南大学医学信息研究湖南省普通高等学校重点实验室,湖南长沙,410083)网络技术的发展使互联网上各种非结构化的海量媒体数据流业务迅速
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