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一种基于联合组核稀疏编码的多模态材料感知与识别方法
被引量：
4
1
作者
何孔飞
熊鹏文
童小宝
《中国测试》
CAS
北大核心
2020年第12期129-134,共6页
传统的机器视觉方法往往难以区分具有高度相似外表的材料,因此,通过融合其他模态信息来克服视觉模态的缺陷十分必要。为解决这一问题,首先,根据各个模态的性质引入一系列合适的相似度评估方法;其次提出使用联合组核稀疏编码方法来融合...
传统的机器视觉方法往往难以区分具有高度相似外表的材料,因此,通过融合其他模态信息来克服视觉模态的缺陷十分必要。为解决这一问题,首先,根据各个模态的性质引入一系列合适的相似度评估方法;其次提出使用联合组核稀疏编码方法来融合线性不可分的多模态数据,并且详细介绍一种该模型的求解方法;最后,在包含184个材料的公开数据集上进行多层次对比试验。实验结果表明,在粗、中、细3个不同分类级别的对比实验中,其识别准确率分别为90.8%、76.6%和73.4%,相对于基于视觉模态的识别方法,基于多模态融合的材料识别方法能够显著提高识别效果。
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关键词
模式识别与智能系统
联合组核稀疏编码
多模态融合
材料识别
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职称材料
题名
一种基于联合组核稀疏编码的多模态材料感知与识别方法
被引量：
4
1
作者
何孔飞
熊鹏文
童小宝
机构
南昌大学信息工程学院
出处
《中国测试》
CAS
北大核心
2020年第12期129-134,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61903175,61663027)
江西省主要学科学术和技术带头人项目(20204BCJ23006)
江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2019-S011,YC2020-S101)。
文摘
传统的机器视觉方法往往难以区分具有高度相似外表的材料,因此,通过融合其他模态信息来克服视觉模态的缺陷十分必要。为解决这一问题,首先,根据各个模态的性质引入一系列合适的相似度评估方法;其次提出使用联合组核稀疏编码方法来融合线性不可分的多模态数据,并且详细介绍一种该模型的求解方法;最后,在包含184个材料的公开数据集上进行多层次对比试验。实验结果表明,在粗、中、细3个不同分类级别的对比实验中,其识别准确率分别为90.8%、76.6%和73.4%,相对于基于视觉模态的识别方法,基于多模态融合的材料识别方法能够显著提高识别效果。
关键词
模式识别与智能系统
联合组核稀疏编码
多模态融合
材料识别
Keywords
pattern recognition and intelligent system
sparse joint group lasso
multi-modality fusion
material classification
分类号
TP3-05 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于联合组核稀疏编码的多模态材料感知与识别方法
何孔飞
熊鹏文
童小宝
《中国测试》
CAS
北大核心
2020
4
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职称材料
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