[发明专利]一种基于贝叶斯定理和自适应权值调整的多模态数据融合方法有效
| 申请号： | 202010882365.7 | 申请日： | 2020-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN111985432B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 左韬;王星 | 申请（专利权）人： | 武汉科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/80 | 分类号： | G06V10/80;G06V10/84;G06V40/70;G10L15/14;G10L15/22 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 430081 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯定理和自适应权值调整的多模态数据融合方法，步骤包括：进行多次交互实验并采集数据，以此计算得出贝叶斯定理的先验概率。在实际交互过程中，实时利用实际交互点与预设交互范围中心点的距离考察实时交互效果，将上述距离因素融入自适应参数作为多模态数据融合的自适应权值；利用贝叶斯定理，结合各模态的实际交互情况给出贝叶斯权值，对交互结果作进一步的调整。本发明方法从交互过程和交互结果两个角度综合调整多模态数据的决策融合权重，提高了基于多模态融合的人机交互过程的准确性及鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 定理 自适应 调整 多模态 数据 融合 方法 | ||
【主权项】：
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