ИЗУЧЕНИЕ МОДЕЛЕЙ ВЫСШЕЙ МАТЕМАТИКИ ПРИ АНАЛИЗЕ МУЛЬТИМОДАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Аннотация

Обобщая многообразие различных моделей высшей математики в задачах по представлению мультимодальной информации в векторном пространстве, можно отметить классификационные модели, модели распознавания, модели мультимодального хеширования и модели дискриминационного корреляционного анализа. В статье решены задачи по определению основных принципов отображения мультимодальной информации в моделях высшей математики, рассмотрены самые популярные методы высшей математики при решении задач моделей классификации мультимодальной информации, а также проанализированы наиболее эффективные модели высшей математики при отображении мультимодальной информации. Научная новизна статьи заключается в идее представления мультимодальной информации в моделях высшей математики методом SVM как классификатора в поиске уравнения разделяющей гиперплоскости в пространстве признаков, оптимально разделяющих учебные классы распознавания в пространстве. В результате исследования показано, что мультимодальная информация может быть представлена в моделях высшей математики в рамках векторного пространства с использованием различных методов. Показано, что эффективно использовать мультимодальное хеширование и дискриминационный корреляционный анализ для минимизации семантического сходства между различными модальностями и извлечения дискриминационных представлений из нескольких источников данных. Также установлено, что объединение мультимодальных данных в виде текстовых и визуальных отображений информации в рамках краткого описания эффективно при представлении мультимодальных данных.