多模态数据互补融合下深度学习识别算法改进研究

伴随人工智能技术在智能安防、医学影像、自动驾驶、工业检测等领域的大量应用，单一模态数据如今已无法满足复杂场景中识别任务对于精度、鲁棒性、泛化能力的需求。多模态数据进行互补融合能够把图像、语音、文本、传感器信号等不同信息来源整合起来，进而弥补单模态特征缺失、噪声干扰方面的问题。本文是围绕多模态数据融合机制展开，剖析深度学习识别算法在特征提取、融合策略、模型优化这几方面所存在的不足之处，并且提出算法改进的路径，以此来提高复杂环境下识别系统的稳定性与应用价值。