基于机器学习的多模态影像分类研究

多模态影像，机器学习，分类，深度学习，计算机视觉

1. 背景介绍

随着计算机视觉技术的飞速发展，多模态影像分类在各个领域得到了广泛应用，例如医疗诊断、自动驾驶、人脸识别等。多模态影像是指由多种传感器获取的图像数据，例如可见光图像、红外图像、热成像等。相比单模态影像，多模态影像包含更丰富的特征信息，能够更准确地描述目标的属性和状态。

传统的影像分类方法主要依赖于手工提取的特征，而机器学习方法能够自动学习图像特征，提高分类精度。深度学习作为机器学习的一个分支，在图像识别领域取得了突破性的进展。近年来，基于深度学习的多模态影像分类研究取得了显著成果，但仍然存在一些挑战，例如如何有效地融合不同模态的特征信息、如何提高模型的鲁棒性和泛化能力等。

2. 核心概念与联系

2.1 多模态影像

多模态影像是指由多种传感器获取的图像数据，例如可见光图像、红外图像、热成像等。

2.2 机器学习

机器学习是一种人工智能技术，通过算法学习数据中的模式，从而进行预测或分类。

2.3 深度学习

深度学习是一种机器学习的子领域，利用多层神经网络来学习数据特征。<