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多模態人體識別技術

對於多檢視資料的特徵融合,一種簡單的解決方案是將這些異構型別的多檢視特徵一次拼接起來,將多檢視特徵轉化為一個高維的單檢視特徵。然而這種處理方法具有如下兩個不足:1)忽略了不同檢視特徵之間的存在的關聯性,也無法充分利用不同時間存在的互補資訊;2)特徵之間可能存在一些資訊冗餘,直接拼接起來,不僅增加了資訊的冗餘,而且更嚴重的是會導致資料表達能力的減弱,從而降低演算法識別準確率。