首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于特征子空间学习的跨媒体检索方法
引用本文:张鸿,吴飞,庄越挺. 基于特征子空间学习的跨媒体检索方法[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(6)
作者姓名:张鸿  吴飞  庄越挺
作者单位:浙江大学,计算机科学与技术学院,杭州,310027;武汉科技大学,计算机科学与技术学院,武汉,430065;浙江大学,计算机科学与技术学院,杭州,310027
基金项目:国家自然科学基金,国家科技支撑计划,国家高技术研究发展计划(863计划),高等学校科技创新工程重大项目培育资金资助项目,教育部长江学者和创新团队发展计划
摘    要:学习不同模态的多媒体数据在底层特征上的潜在关系,在降维得到的特征子空间中通过基于相似度传递的优化算法对图像和音频的聚类质量进行修正.相关反馈过程中设计了3种主动学习策略用以计算用户标注样本周围未标注样本的条件概率,从而在反馈样本有限的情况下提高跨媒体检索效率.实验结果表明该方法准确度量跨媒体的相关性,有效实现图像和音频数据之间的相互检索.

关 键 词:跨媒体检索  特征异构  聚类优化  主动学习

Cross-Media Retrieval Method Based on Feature Subspace Learning
ZHANG Hong,WU Fei,ZHUANG Yue-Ting. Cross-Media Retrieval Method Based on Feature Subspace Learning[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2008, 21(6)
Authors:ZHANG Hong  WU Fei  ZHUANG Yue-Ting
Abstract:
Keywords:
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号