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| Untersuchte Arbeit: Seite: 67, Zeilen: 27-34 |
Quelle: Schuller 2006 Seite(n): 28, Zeilen: - |
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| Early-Signal-Fusion Wie bereits in Kapitel 2.5.4 erwähnt, ist die frühest mögliche Ebene in der Informationsfusion die Sensordatenfusion. Dabei werden Rohdaten aus den Sensoren fusioniert. In multimodalen Systemen wird dies meist auf der Basis von Hidden-Markov-Modellen, neuronalen Netzen oder Bayes’schen Netzen erreicht. Diese Art der Fusion eignet sich besonders gut für zeitlich synchronisierte Werte. Nachteilig dabei ist, dass die Daten, die aus den unterschiedlichen Erkennermodulen bereitgestellt werden, ein gemeinsames Datenformat aufweisen müssen. | Early (signal) fusion: The earliest possible fusion of the sensor data is the combination of the sensor specific raw data. The classification of the data is
mostly achieved by Hidden-Markov-Models (HMM), temporal Neural Networks (NN) or Dynamic Bayesian Networs (DBN). Early fusion is well suited for temporally synchronized inputs. This approach to fusion only succeeds if the data provided by different sources is of the same type and a strong correlation of modalities exists. |
Kb übernimmt Satz für Satz übersetzt und modifiziert. "same type" wird sinnentstellend als "gemeinsames Dateiformat" übersetzt. Der Absatz endet auf der nächsten Seite mit einem Verweis auf die Quelle. |
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