Samtida vision och mönsterigenkänningsproblem som ansiktsigenkänning, fingeravtrycksidentifiering, bildkategorisering och DNA-sekvensering har ofta ett godtyckligt stort antal klasser och egenskaper att beakta. För att hantera sådana komplexa problem med hjälp av bara en funktionsbeskrivning är en svår uppgift och funktionsfusion kan bli obligatorisk. Även om normal funktion fusion är ganska effektivt för vissa problem, kan det ge oväntade klassificeringsresultat när de olika funktionerna inte är korrekt normaliserad och förbehandlas. Dessutom har det nackdelen att öka dimensionaliteten som kan kräva mer utbildningsdata. För att ta itu med dessa problem införs i detta dokument ett enhetligt tillvägagångssätt som kan kombinera många funktioner och klassificeringar som kräver mindre utbildning och som är lämpligare för vissa problem än en naiv metod, där alla funktioner helt enkelt är sammansvetsade och matas oberoende av varje klassificeringsalgoritm. Dessutom är den framlagda tekniken mottaglig för kontinuerlig inlärning, både när man förfinar en inlärd modell och när man lägger till nya klasser som ska diskrimineras. Den införda fusionsmetoden valideras med hjälp av en multi-klass frukt-och-vegetabilisk kategorisering uppgift i en semi-kontrollerad miljö, såsom ett distributionscentrum eller snabbköpskassören. Resultaten visar att lösningen kan minska klassificeringsfelet med upp till 15 procentenheter i förhållande till baslinjen.
REF presenterade ett enhetligt tillvägagångssätt som kan kombinera många funktioner och klassificeringar.
Automatic fruit and vegetable classification from images
{'venue': 'Science Direct -Computers and Electronics in Agriculture 70', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}