一、多模态数据的模态不完整性问题 二、多模态数据的处理实时性问题。 三、多模态数据的模态不均衡性问题 四、多模态数据的属性高维性问题 6 结论与展望 关键词解释: 思考: 回到顶部 摘要 1.1、研究背景与意义 多模态数据:同一个对象,描述的方式不同(视角或领域不同),把描述这些数据的每一个领域或者视角叫做一...
作者: 赵亮 摘要: 在大数据时代,海量多模态数据广泛存在,怎样通过模态数据间的互补学习来挖掘数据中隐藏的巨大价值,是现阶段大数据研究关注的主要问题,也是大数据与传统数据学习任务的主要区别。数据融合方法是多模态数据分析与挖掘的重要手段,然而多模态数据的模态不完整性、处理实时性、模态不均衡性和属性高维性为融合...