一种基于多视觉线索融合的在线学习投入识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多视觉线索融合的在线学习投入识别方法，首先本发明面向大规模在线学习投入感知需求，从多视觉线索角度出发，挖掘在线学习投入的关联视觉线索，构建在线投入多维细粒度表征模型；其次，将时间序列的特征学习问题转化为基于图的特征学习问题，提出基于互信息正则化的图网络模型，同时，为本发明所采用的机器学习方法提供训练支持，构建了基于多视觉线索的学习投入感知数据库；最后构建融合多视觉线索的细粒度学习投入识别方法，并在此基础上设计基于投入图的粗粒度学习投入识别方法整合细粒度变长学习投入序列，最终实现多粒度在线学习投入识别，满足实际应用中多层次、多阶段的学习投入感知需求。