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1.
互联网推荐系统比较研究   总被引:78,自引:4,他引:74       下载免费PDF全文
全面地总结推荐系统的研究现状,旨在介绍网络推荐的算法思想、帮助读者了解这个研究领域.首先阐述了推荐系统研究的工业需求、主要研究机构和成果发表的期刊会议;在讨论了推荐问题的形式化和非形式化定义之后,对主流算法进行了分类和对比;最后总结了常用数据集和评测指标,领域的重难点问题和未来可能的研究热点.  相似文献
2.
图像检索中语义映射方法综述   总被引:13,自引:2,他引:11  
"语义鸿沟"已成为基于内容图像检索的瓶颈,解决这个问题需要建立从图像的低层特征到高层语义的映射.对当前语义映射研究进行了综述,首先给出一个结合语义的图像检索框架,并分析了图像内容的层次模型及图像语义的表示方法;然后根据算法的特点,将现有的语义映射方法和技术分为4大类,重点阐述了各类方法提出的思路、模型.并讨论各自的优势和局限性;最后以图像检索实际应用的需要为依据,提出在图像语义检索相关领域的重要课题和研究方向.  相似文献
3.
基于全局和局部特征集成的人脸识别   总被引:11,自引:1,他引:10       下载免费PDF全文
苏 煜  山世光  陈熙霖  高 文 《软件学报》2010,21(8):1849-1862
提出利用一种串、并行结合的方式将全局和局部面部特征进行集成:首先利用全局特征进行粗略的匹配,然后再将全局和局部特征集成起来进行精细的确认.在该方法中,全局和局部特征分别采用傅里叶变换和Gabor小波变换进行提取.两个大规模的人脸库(FERET and FRGC v2.0)上的实验结果表明,此方法不仅可以显著提高系统的精度,而且可以提升系统的速度.  相似文献
4.
一种基于密度的自适应最优LDA模型选择方法   总被引:9,自引:0,他引:9  
主题模型(topic models)被广泛应用在信息分类和检索领域.这些模型通过参数估计从文本集合中提取一个低维的多项式分布集合,用于捕获词之间的相关信息,称为主题(topic).针对模型参数学习过程对主题数目的指定和主题分布初始值非常敏感的问题,作者用图的形式阐述了LDA(Latent Dirichlet Allocation)模型中主题产生的过程,提出并证明当主题之间的相似度最小时模型最优的理论;基于该理论,提出了一种基于密度的自适应最优LDA模型选择方法.实验证明该方法可以在不需要人工调试主题数目的情况下,用相对少的迭代,自动找到最优的主题结构.  相似文献
5.
融合语义主题的图像自动标注   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
由于语义鸿沟的存在,图像自动标注已成为一个重要课题.在概率潜语义分析的基础上,提出了一种融合语义主题的方法以进行图像的标注和检索.首先,为了更准确地建模训练数据,将每幅图像的视觉特征表示为一个视觉"词袋";然后设计一个概率模型分别从视觉模态和文本模态中捕获潜在语义主题,并提出一种自适应的不对称学习方法融合两种语义主题.对于每个图像文档,它在各个模态上的主题分布通过加权进行融合,而权值由该文档的视觉词分布的熵值来确定.于是,融合之后的概率模型适当地关联了视觉模态和文本模态的信息,因此能够很好地预测未知图像的语义标注.在一个通用的Corel图像数据集上,将提出的方法与几种前沿的图像标注方法进行了比较.实验结果表明,该方法具有更好的标注和检索性能.  相似文献
6.
基于空间上下文的目标图像检索   总被引:7,自引:4,他引:3  
提出了一种空间上下文描述与匹配方法,有效地提高了基于视觉性.首先通过定义具有仿射协变性的空间邻域,得到自适应的多层空间上下文描述;然后提出模糊堆土机距离度量方法计算空间上下文相似性,以减少区块特征聚类错误对空间关系匹配的影响.在预处理阶段,基于熵值和自相似度进行噪声区块过滤.与已有方法相比,该方法的平均检索精度相对提高了10.8%.  相似文献
7.
动态描述逻辑的Tableau判定算法   总被引:6,自引:1,他引:5  
动态描述逻辑在描述逻辑的基础上引入了动态维,用于描述和推理动态领域的知识,但目前缺少有效的判定算法作为支撑.文中以描述逻辑ALCO的动态扩展为例,构建出动态描述逻辑D-ALCO.以D-ALCO的构建过程为基础,将ALCO的Tableau算法、命题动态逻辑的Tableau算法以及对可能模型途径的处理有机地结合起来,给出了D-ALCO的Tableau判定算法,证明了算法的可终止性、可靠性和完备性.应用该算法,可以在采用开世界假设的情况下对D-ALCO中公式的可满足性进行判定.对于D-ALCQO、D-ALCQIO等具有更强描述能力的动态描述逻辑,可以对该算法扩展后得到相应的Tableau判定算法.  相似文献
8.
基于动态描述逻辑的语义Web服务推理   总被引:6,自引:0,他引:6  
语义Web服务的提出是为了解决Web服务资源在语义Web中的自动发现、组合和执行等问题,基本思路是将本体承载的静态知识与对Web服务动态功能的描述有机地结合起来.动态描述逻辑是描述逻辑的一种动态扩展,支持面向语义Web的对动作的描述和推理.文中利用动态描述逻辑DDL(SHOIN(D))的描述和推理功能,提出对语义Web服务进行建模和推理的一种有效途径.从OWL-S中的Process Model出发,将语义Web服务建模为基于DDL(SHOIN(D))的动作理论,其中,对应于Process Model中的原子过程,可以对输入、输出、局部变量、前提条件、结果等多个方面进行建模;对应于Process Model中的复合过程,可以相应地对数据流以及顺序、选择、乱序、条件、迭代、循环等控制结构进行刻画.以建模后得到的动作理论为基础,应用动态描述逻辑的推理机制,可以分别对语义Web服务的可实现性、可执行性、投影、规划等问题进行推理.这些推理功能为语义Web服务的自动发现和自动组合提供了有效的支持.  相似文献
9.
10.
基于运动序列分割的运动捕获数据关键帧提取   总被引:5,自引:1,他引:4  
采用线性时不变系统把高维运动数据映射到低维状态空间;在低维状态空间中,定义了姿态之间的相似性度量;并采用误差平方和准则对时序的低维数据点集进行运动分割,分割点上的运动姿态被定义为关键帧.实验结果表明:该算法能够较好地提取出运动序列中的关键帧,并且这些关键帧能够很好地概括原始运动序列的内容.  相似文献
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