针对多模态优化问题, 提出一种动态小生境半径两阶段多模态差分进化算法. 基于构象空间退火思想, 设计一种两阶段退火策略来动态调整小生境半径, 并根据退火过程将整个优化过程分为两个阶段. 在第1 阶段, 通过差分限制变异策略生成高质量的新个体来维持种群的多样性, 促进多模收敛; 在第2 阶段, 利用种子邻近变异策略对已探测到的生境高度搜索, 加快算法的收敛速度. 实验结果表明, 所提出算法能够有效实现从全局探测到局部增强的自适应平滑过渡, 是一种有效的多模态优化算法.
2023-03-01 19:41:14
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研究了多模态身份识别问题,结合人脸和掌纹两种不同生理特征,提出了基于特征融合的多模态身份识别方法。对人脸和掌纹图像分别进行Gabor小波、二维主元变换(2DPCA)提取图像特征,根据新的权重算法,结合两种模态的特征,利用最邻近分类器进行分类识别。在AMP、ORL人脸库和Poly-U掌纹图像库中的实验结果表明,两种模态的融合能更多地给出决策分析所需的特征信息相比传统的单一模态的人脸或掌纹识别具有较高的识别率,更具安全性和准确性。
2023-01-08 13:27:17
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提出了一种基于局部特征描述的多模态视网膜图像配准方法，该方法采用圆环结构划分关键点周围区域，通过局部梯度方向直方图构造特征描述子，并对所提取的特征向量进行规范化。实验证明，该算法在多模态视网膜数据集上提高了配准的成功率，相比于经典算法提高了算法的速度和鲁棒性。
2022-12-29 20:51:41
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提出了一种基于最优Atlas图像搜索和局部加权B样条变换的全自动非刚性分层配准分割感兴趣区域（ROI）方法。实验结果表明, 所提算法配准的ROI准确度达到95.6%, 归一化互信息值为1.8432, 均方根误差为1.12%, 相关系数提高了18.33%。相比其他配准方法, 所提方案的配准精度及准确度明显提升, 对临床辅助诊断有重要意义。
2022-12-19 10:52:55
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摘要：由于负载的改变或环境的改变，机械设备通常会以多模态的方式运行。因此抽取的观测数据随着模态的变化而变化。模式划分是故障分类之前的一个重要的步骤。本文提出了一
2022-12-14 16:34:24
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由之江实验室发起，德勤中国协同世纪出版集团上海科学技术出版社、中国科学院文献情报中心以及英国工程技术学会所编写的《情感计算白皮书》于今日正式向全球发布。联合项目组秉承概念、理论、技术、运用“四位一体”的知识架构，和产、学、研相结合的交叉视角，完成了白皮书的撰写和发布工作，以期凝聚各界人士，携手共促情感计算相关学科的协同发展，推动新一代人工智能时代的实现。
2022-12-10 09:28:20
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在使用CLIP做图文匹配时，发现只能用多个文本语句和一张图片匹配，而我想实现多个图片与文本进行匹配，基于CLIP进行实现。从头到尾可一键执行的代码打包一起放在资源里。执行test.py即可抓取你想要数量的图片并从中筛选出最符合你搜索关键词的照片。
2022-12-06 15:19:02
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人类通过多种感觉器官接触世界，例如眼睛、耳朵、触觉。多模态机器学习(Multimodal Machine Learning)研究包含不同模态数据的机器学习问题。常见的模态包括：视觉、文字、声音。
2022-11-09 10:00:02
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