个人技术笔记

数据融合

发布时间：2021-10-04  栏目：人工智能, 决策控制  评论：0 Comments

1. 数据进数据出（DAI-DAO）:这种类型是最基础的数据融合方法，输入和输出的都是原始数据，输出数据通常可信度更高或更准确。这一层次的数据融合在数据刚从传感器输出就进行，融合的方法基于信号和图像处理算法。
2. 数据进特征出（DAI-FEO）：这一层次的数据融合对原始数据进行特征提取。
3. 特征进特征出（FEI-FEO）：这一层次输入和输出处理的都是特征，因此本质上是对一组特征进行提高、改进或获得新的特征。这一过程也被称为是特征融合，信息融合。
4. 特征进决策出（FEI-DEO）：这一层次输入为一组特征，输出为一组决策。大多数基于传感器的输入做出决策的分类系统都属于这个层级。
5. 决策进决策出（DEI-DEO）：这种分类也被称为是决策融合，将输入的决策进行融合来获得更好的决策。

根据数据的层级：

原始测量、信号、特征或决策。Luo提出了以下四个层级：

1. 信号层级：直接处理来自传感器的信号；
2. 像素层级：在图像层面进行处理，可以用来改进图像处理任务；
3. 特征层级：使用从图像或信号提取的特征；
4. 符号层级：在这一层次，信息用符号来表示，这一层次也被称为是决策层级；

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