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本发明公开了一种基于低秩和联合稀疏的多模态图像识别方法,属于图像识别技术领域。本发明为了克服由于多模态图像间存在的模态间差异大于类别间差异的技术问题,首先将原始多模态数据投影到低秩公共子空间中,对公共子空间的低秩约束能够有效地保留住同类别不同模态间的相似信息,使得在低秩的公共子空间中类别间的联系更大,同时还能降低图像维度,一定程度上避免了维度灾难,然后通过联合稀疏约束的方式求得不同模态数据的联合稀疏表示,得到融合的特征;再通过常见的分类器对特征进行分类识别,得到最终的识别结果。本发明针对多模态问题,采用特征融合将多个模态的特征结合得到更有利于辨识的特征,提高识别效率。
📄 2019107519799 📂 G06V10_772 👤 电子科技大学 📅 2019-08-15
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发明 已授权

一种基于低秩和联合稀疏的多模态图像识别方法

2019107519799 · 电子科技大学
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

转让方:中国科学院××研究所
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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
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交易金额:¥50万/年