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第一章绪论
1.1论文背景
1.2人机交互技术的研究与发展
1.2.1人与外部世界交互的多模态举例
1.2.2多模态人机交互技术的研究
1.2.3多模态人机交互研究现状
1.3第四代人机自然交互与通讯
1.3.1第四代人机交互通讯的概念结构和特征
1.3.2第四代人机交互试验平台
1.4信息融合概述
1.4.1多模态人机交互与信息融合
1.4.2信息融合的定义
1.4.3信息融合的特性和分类
1.4.4信息融合的应用
1.5论文的主要内容及结构安排
第二章多分类器融合算子及数学分析
2.1引言
2.2融合算子介绍
2.2.1一些常用的融合算子
2.2.2融合算子的关系分析
2.3神经网络在多分类器融合中的应用
2.4多分类器融合的性能分析
2.4.1决策边界与错分区域
2.4.2分类器独立时的融合分析
2.4.3相关分类器融合分析
2.5本章小结
第三章基于证据方法和模糊积分的多分类器融合
3.1考虑分类器不确定性的D-S融合方法
3.1.1 D-S证据理论基本知识
3.1.2分类器输出的不确定性测度
3.1.3分类器基本概率赋值函数的确定
3.1.4试验与分析
3.2基于模糊积分与遗传算法的多分类器融合
3.2.1模糊测度与模糊积分
3.2.2基于遗传算法的模糊密度赋值
3.2.3试验与分析
3.3本章小结
第四章基于聚类与选择的多分类器融合
4.1引言
4.2特征空间划分与分类器选择
4.3试验与分析
4.4本章小结
第五章具有知识和反馈的融合计算模型
5.1面向对象的模式识别理论(OOPR)
5.2融合的认知学基础
5.2.1 Marks的感知统一性理论
5.2.2高级神经丘(Superior Colliculus)的研究
5.3具有知识引导和反馈特性的融合计算模型
5.3.1模型介绍
5.3.2融合框架中的知识表示与推理
5.3.3应用实例
5.4本章小结
第六章多模态身份识别
6.1引言
6.2基于积分投影与变形模板的眼睛特征提取
6.2.1利用区域增长划分面部区域
6.2.2眼睛区域提取
6.2.3基于变形模板的虹膜精确定位
6.2.4试验结果与分析
6.3基于本征空间方法的人脸识别
6.4基于随机线的人脸识别
6.5多模态身份识别试验
6.5.1传统方法下的融合
6.5.2基于知识和反馈的融合计算
6.6本章小结
第七章结束语
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文
致谢
