基于字典学习的跨媒体检索技术

作者： 戚玉丹 ¹ 张化祥 ¹ 刘一鹤 ¹
作者单位：

1. 山东师范大学信息科学与工程学院
提交时间：2018-05-02 09:06:37

摘要: 在研究跨媒体信息检索时，对于不同模态数据的异构性提出了挑战，针对如何更好的克服异构问题以提高多模态数据之间的检索精度，提出了一种基于字典学习的新跨媒体检索技术。首先，通过字典学习方法学习两个不同模态数据之间的稀疏系数，然后，通过特征映射方案由两个不同的投影矩阵分别把它们投入共同的特征子空间，最后，通过标签对齐同一类来增强不同模态之间的相关性。实验结果表明，与传统的同构子空间学习方法相比，基于字典的算法分类性能优越，该实验方法在两个数据集上优于几种最先进的方法。

跨媒体检索字典学习稀疏表示模态独立特征映射

期刊： 计算机应用研究
分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论
引用： ChinaXiv:201805.00060 (或此版本 ChinaXiv:201805.00060V1)
DOI:10.12074/201805.00060V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201805.00060.V1
推荐引用方式： 戚玉丹,张化祥,刘一鹤.(2018).基于字典学习的跨媒体检索技术.计算机应用研究.[ChinaXiv:201805.00060] (点此复制)

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2018-05-02 09:06:37

ChinaXiv:201805.00060V1

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