基于智能交互的物體識別增量學(xué)習(xí)研究.pdf

1、在人類生活中，根據(jù)環(huán)境變化不斷學(xué)習(xí)新知識是一個重要的過程。對于智能交互系統(tǒng)來說，這就要求其具有通過交互自我學(xué)習(xí)的能力。另一方面，在人類感知、學(xué)習(xí)的過程中，不斷把新知識融合進已學(xué)到的舊知識中也是一個重要的過程。實際上，在當(dāng)前領(lǐng)域，知識關(guān)聯(lián)和視覺識別還未得到十分有效的結(jié)合。對于智能交互系統(tǒng)來說，一個自動學(xué)習(xí)新知識并系統(tǒng)組織舊知識的學(xué)習(xí)機制具有重要意義。在人機交互的過程中，手持物體進行交互是一個常見并且直觀的方式，所以手持物體識別是人機交互領(lǐng)

2、域一個非常值得研究的任務(wù)。本文的研究就基于手持物體識別系統(tǒng)。
　　本文提出了一個基于支撐向量機的混合增量學(xué)習(xí)算法。該算法可以通過添加新的分界面來學(xué)習(xí)新類別，通過調(diào)整已學(xué)分界面學(xué)習(xí)舊類別的新實例。此外，本文還給出了一個適用于智能交互系統(tǒng)的學(xué)習(xí)框架，在自動學(xué)習(xí)新知識的同時，也利用知識圖譜系統(tǒng)有效的組織已學(xué)到的視覺概念。混合增量學(xué)習(xí)算法通過學(xué)習(xí)舊類別的新實例來增強知識圖譜已有節(jié)點的識別能力，通過學(xué)習(xí)新類別為知識圖譜增加新的節(jié)點和關(guān)系。混