基于统计学习的多专家模型的研究及在机器知觉中的应用

本课题拟在原有的研究基础上，采用现代统计学习理论对已提出的若干多专家模型的学习机理加以探讨，并解决早先工作中遗留的问题，分析和改进已提出模型的学习性能。在此基础上，探索新型具有统计学习机理的多专家模型并将其应用于若干困难的机器知觉问题，如：说话人识别、多模态模式识别、多线索的视频信号处理等。本研究对完善已取得的研究成果和开发可用于人机交互面的新方法等方面具有重要意义。