一种基于内容相关性的跨媒体检索方法 被引量：33

1

作者 张鸿 吴飞 +1 位作者 庄越挺 陈建勋 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期820-826,共7页

针对传统基于内容的多媒体检索对单一模态的限制,提出一种新的跨媒体检索方法.分析了不同模态的内容特征之间在统计意义上的典型相关性,并通过子空间映射解决了特征向量的异构性问题,同时结合相关反馈中的先验知识,修正不同模态多媒体... 针对传统基于内容的多媒体检索对单一模态的限制,提出一种新的跨媒体检索方法.分析了不同模态的内容特征之间在统计意义上的典型相关性,并通过子空间映射解决了特征向量的异构性问题,同时结合相关反馈中的先验知识,修正不同模态多媒体数据集在子空间中的拓扑结构,实现跨媒体相关性的准确度量.实验以图像和音频数据为例验证了基于相关性学习的跨媒体检索方法的有效性. 展开更多

关键词 跨媒体检索 异构性 典型相关性 子空间映射 相关反馈

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基于Ontology的跨媒体检索技术 被引量：12

2

作者 胡涛 武港山 +1 位作者 任桐炜 吉亮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期266-268,共3页

针对如何在相似媒体之间进行有效关联,描述跨媒体的相似性等问题,提出一种新的跨媒体检索方法。提取多媒体对象的低层特征,利用Ontology对其进行组织,在语义层次实现多媒体关联。实验结果证明,基于Ontology的方式可以有效完成跨媒体检索。

关键词 跨媒体检索 本体 查询扩展 相似性计算

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基于综合推理的多媒体语义挖掘和跨媒体检索 被引量：12

3

作者 杨易 郭同强 +1 位作者 庄越挺 王文华 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第9期1307-1314,共8页

为了更准确地进行跨媒体检索,需要挖掘、学习不同类型多媒体对象之间的语义关联,为此提出一种基于综合推理模型的多媒体语义挖掘和跨媒体检索技术.首先根据多媒体对象的底层特征构造推理源,根据多媒体对象的共生关系构造影响源场来进行... 为了更准确地进行跨媒体检索,需要挖掘、学习不同类型多媒体对象之间的语义关联,为此提出一种基于综合推理模型的多媒体语义挖掘和跨媒体检索技术.首先根据多媒体对象的底层特征构造推理源,根据多媒体对象的共生关系构造影响源场来进行综合推理,并构造出多媒体语义空间;然后针对不同检索例子,根据伪相关反馈为每一个检索例子自适应地选择不同的检索方法进行跨媒体检索.为了处理检索例子不在训练集合内的情况,提出了两阶段学习方法完成检索;同时还提出了一种基于日志的长程反馈学习算法,以提高系统性能.实验结果证明,该技术能够准确地挖掘多媒体语义,多媒体文档检索和跨媒体检索效果准确且稳定. 展开更多

关键词 综合推理 多媒体语义挖掘 跨媒体检索 多媒体文档

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基于多模态融合和时空上下文语义的跨媒体检索模型的研究 被引量：7

4

作者 刘扬 郑逢斌 +1 位作者 姜保庆 蔡坤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期1182-1187,共6页

如何跨越低层特征描述到高层语义知识的"语义鸿沟"已成为跨媒体检索(CMR)问题的关键,提出一个基于多模态融合描述和时空上下文语义的跨媒体检索模型,对多模态融合的特征采用主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的降维... 如何跨越低层特征描述到高层语义知识的"语义鸿沟"已成为跨媒体检索(CMR)问题的关键,提出一个基于多模态融合描述和时空上下文语义的跨媒体检索模型,对多模态融合的特征采用主成分分析(PCA)和独立成分分析(ICA)相结合的降维算法、采用基于支持向量机(SVM)和隐马尔可夫模型(HMM)的混合分类器进行语义映射,同时给出了时空模糊聚类分析方法和基于相关反馈的跨媒体检索算法。并在此基础上开发出基于该模型的原型系统,成功验证了该模型的可行性和正确性,可为相关系统的设计者提供思路。 展开更多

关键词 多模态融合描述 时空上下文语义 基于内容的检索 跨媒体检索 多媒体信息检索

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基于潜语义主题加强的跨媒体检索算法 被引量：11

5

作者 黄育 张鸿 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期1061-1064,1110,共5页

针对不同模态数据对相同语义主题表达存在差异性,以及传统跨媒体检索算法忽略了不同模态数据能以合作的方式探索数据的内在语义信息等问题,提出了一种新的基于潜语义主题加强的跨媒体检索(LSTR)算法。首先,利用隐狄利克雷分布(LDA)模型... 针对不同模态数据对相同语义主题表达存在差异性,以及传统跨媒体检索算法忽略了不同模态数据能以合作的方式探索数据的内在语义信息等问题,提出了一种新的基于潜语义主题加强的跨媒体检索(LSTR)算法。首先,利用隐狄利克雷分布(LDA)模型构造文本语义空间,然后以词袋(Bo W)模型来表达文本对应的图像;其次,使用多分类逻辑回归对图像和文本分类,用得到的基于多分类的后验概率表示文本和图像的潜语义主题;最后,利用文本潜语义主题去正则化图像的潜语义主题,使图像的潜语义主题得到加强,同时使它们之间的语义关联最大化。在Wikipedia数据集上,文本检索图像和图像检索文本的平均查准率为57.0%,比典型相关性分析(CCA)、SM(Semantic Matching)、SCM(Semantic Correlation Matching)算法的平均查准率分别提高了35.1%、34.8%、32.1%。实验结果表明LSTR算法能有效地提高跨媒体检索的平均查准率。 展开更多

关键词 跨媒体检索 潜语义主题 多分类逻辑回归 后验概率 正则化

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基于Tag-rank和典型相关性分析的在线商品跨媒体检索研究 被引量：4

6

作者 李广丽 陈婧琳 +2 位作者 刘斌 殷依 张红斌 《科学技术与工程》 北大核心 2016年第14期222-227,235,共7页

在线商品跨媒体检索是电子商务领域的研究热点,增强特征判别性以改善检索性能是其核心问题。引入Tag-rank模型计算单词的绝对排序和相对排序权重,以准确刻画单词在文本中出现位置的统计特性,抑制噪声干扰并提升关键词权重,从而增强文本... 在线商品跨媒体检索是电子商务领域的研究热点,增强特征判别性以改善检索性能是其核心问题。引入Tag-rank模型计算单词的绝对排序和相对排序权重,以准确刻画单词在文本中出现位置的统计特性,抑制噪声干扰并提升关键词权重,从而增强文本特征判别性,最终改善跨媒体检索性能。实验表明:在文本检索图像中,相对排序类模型和绝对排序类模型检索性能平均提升6.58%和4.99%。在图像检索文本中,若合理选取图像特征;检索性能也有提升。所设计的后融合策略能进一步改善检索性能。 展开更多

关键词 跨媒体检索 Tag-rank 相对排序 绝对排序 典型相关性分析( CCA)

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基于局部敏感哈希算法和神经网络学习的跨媒体检索方法 被引量：1

7

作者 白亮 贾玉华 +2 位作者 王昊冉 谢毓湘 于天元 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期93-98,共6页

为了提高跨媒体检索的效率,可行的方法是降低数据集中不相关内容的比例。采用局部敏感哈希算法将图像数据映射到汉明空间并利用神经网络学习将文本数据映射到汉明空间的哈希函数,提出一种可以显著提高数据集中相关文件比例的高效跨媒体... 为了提高跨媒体检索的效率,可行的方法是降低数据集中不相关内容的比例。采用局部敏感哈希算法将图像数据映射到汉明空间并利用神经网络学习将文本数据映射到汉明空间的哈希函数,提出一种可以显著提高数据集中相关文件比例的高效跨媒体检索方法。实验结果表明,提出的方法能够有效去除数据集中的不相关内容,相对于已有的跨媒体检索方法,其有效提高了检索效率与准确率。 展开更多

关键词 跨媒体检索 神经网络算法 局部敏感哈希算法 多模态数据索引

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卷积神经网络在跨媒体检索中的应用研究 被引量：3

8

作者 金汉均 段贝贝 《电子测量技术》 2018年第7期54-57,共4页

为了适应人们多样化的检索需求,国内外研究人员提出各种＂浅层＂学习方法模型来探索跨媒体数据间潜在的关联关系,但这些方法主要从手工构建的底层特征出发,并不能充分有效的学习到不同媒体间的关联。与手工构建底层特征不同,深度学习通... 为了适应人们多样化的检索需求,国内外研究人员提出各种＂浅层＂学习方法模型来探索跨媒体数据间潜在的关联关系,但这些方法主要从手工构建的底层特征出发,并不能充分有效的学习到不同媒体间的关联。与手工构建底层特征不同,深度学习通过无监督逐层预训练与有监督的微调,从而实现区分性更强的特征描述。利用深度学习在特征学习方面的优越性,提出了一种基于深层卷积神经网络VGGNet与LDA模型相结合的跨媒体数据检索方法,该方法利用预训练的VGGNet模型提取图像视觉特征,同时使用LDA模型获取文本的主题概率分布,有效的缩减了不同模态数据间的异构鸿沟与语义鸿沟,从而更有效的实现文本与图像之间的跨媒体检索,实验证明了该方法的先进性和有效性。 展开更多

关键词 跨媒体检索 深度学习 卷积神经网络 VGGNet

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基于深度视觉特征正则化的跨媒体检索研究 被引量：1

9

作者 金汉均 段贝贝 《电子测量技术》 2018年第12期114-118,共5页

针对不同模态数据在底层空间上具有特征异构性的问题,以及传统的图像特征提取方法不能有效表达图像语义的问题,提出了一种基于深度视觉特征正则化的跨媒体检索方法。在此算法中,首先使用经过目标数据集微调的卷积神经网络提取图像的深... 针对不同模态数据在底层空间上具有特征异构性的问题,以及传统的图像特征提取方法不能有效表达图像语义的问题,提出了一种基于深度视觉特征正则化的跨媒体检索方法。在此算法中,首先使用经过目标数据集微调的卷积神经网络提取图像的深度视觉特征,同时使用LDA模型提取文本底层特征,然后利用多类逻辑回归对图像和文本的底层特征进行训练和预测。由于文本特征具有较强的判别能力,而图像特征的分布特性杂乱,本文利用图像特征与文本特征之间的对应关系,使用文本特征对图像特征进行正则化,从而有效改善图像的视觉特征,提高图像视觉特征的语义表征能力。实验证明了该算法可以有效提高跨媒体检索的准确率。 展开更多

关键词 跨媒体检索 深度视觉特征 卷积神经网络 正则化

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基于语义相关性与拓扑关系的跨媒体检索算法 被引量：9

10

作者 代刚 张鸿 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第9期2529-2534,共6页

针对如何挖掘不同模态中具有相同语义的特征数据之间的内在相关性的问题,提出了一种基于语义相关性与拓扑关系(SCTR)的跨媒体检索算法。一方面,利用具有相同语义的多媒体数据之间的潜在相关性去构造多媒体语义相关超图;另一方面,挖掘多... 针对如何挖掘不同模态中具有相同语义的特征数据之间的内在相关性的问题,提出了一种基于语义相关性与拓扑关系(SCTR)的跨媒体检索算法。一方面,利用具有相同语义的多媒体数据之间的潜在相关性去构造多媒体语义相关超图;另一方面,挖掘多媒体数据的拓扑关系来构建多媒体近邻关系超图。通过结合多媒体数据语义相关性与拓扑关系去为每种媒体类型学习一个最优的投影矩阵,然后将多媒体数据的特征向量投影到一个共同空间,从而实现跨媒体检索。该算法在XMedia数据集上,对多项跨媒体检索任务的平均查准率为51.73%,与联合图正则化的异构度量学习(JGRHML)、跨模态相关传播(CMCP)、近邻的异构相似性度量(HSNN)、共同的表示学习(JRL)算法相比,分别提高了22.73、15.23、11.7、9.11个百分点。实验结果从多方面证明了该算法有效提高了跨媒体检索的平均查准率。 展开更多

关键词 跨媒体检索 语义信息 近邻关系 半监督正则化 语义相关性 稀疏正则化

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基于字典学习的跨媒体检索技术 被引量：2

11

作者 戚玉丹 张化祥 刘一鹤 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第4期1265-1269,共5页

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,针对如何更好地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跨媒体检索新技术。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... 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,针对如何更好地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跨媒体检索新技术。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。 展开更多

关键词 跨媒体检索 字典学习 稀疏表示 模态独立 特征映射

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面向视听跨媒体检索的神经认知计算模型研究 被引量：3

12

作者 刘扬 涂春龙 郑逢斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第3期19-25,30,共8页

跨媒体语义映射和跨媒体语义检索是跨媒体搜索引擎的核心技术问题。对视听神经认知的功能、层次和结构进行了分析,借鉴深度信念网络和时空层次记忆模型的设计思想,建立了一种仿脑的面向视听跨媒体应用的神经认知计算模型。依据神经系统... 跨媒体语义映射和跨媒体语义检索是跨媒体搜索引擎的核心技术问题。对视听神经认知的功能、层次和结构进行了分析,借鉴深度信念网络和时空层次记忆模型的设计思想,建立了一种仿脑的面向视听跨媒体应用的神经认知计算模型。依据神经系统的信息处理机制和认知理论的功能架构来设计可计算模型,系统地讨论了皮层柱的视听信息整合机制和协同认知的处理流程。本模型可为解决跨媒体语义映射和跨媒体语义检索的相关应用提供借鉴和参考,对实现非冯·诺依曼结构的仿脑认知计算进行了一次有意义的探索。 展开更多

关键词 媒体神经认知计算 跨媒体语义检索 跨媒体语义映射 认知计算 仿脑计算

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基于共同子空间分类学习的跨媒体检索研究 被引量：2

13

作者 韩红旗 冉亚鑫 +3 位作者 张运良 桂婕 高雄 易梦琳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第5期33-42,共10页

不同媒体数据间由于存在严重的异构鸿沟和语义鸿沟,而不能直接计算它们之间的语义相似度,从而影响了跨媒体检索的实现和效果。当前提出的共同子空间学习虽能实现跨媒体语义关联和检索,但多采用一般的特征提取技术,且在语义匹配时的分类... 不同媒体数据间由于存在严重的异构鸿沟和语义鸿沟,而不能直接计算它们之间的语义相似度,从而影响了跨媒体检索的实现和效果。当前提出的共同子空间学习虽能实现跨媒体语义关联和检索,但多采用一般的特征提取技术,且在语义匹配时的分类效果较差,不能有效实现跨媒体数据的高层语义关联计算,影响了检索效果。对此,提出Stacking-DSCM-WR跨媒体关联方法,用于文档和图像之间的跨媒体检索。该方法基于词向量技术形成文档的特征表示向量,通过残差网络技术抽取图像的特征表示向量,采用深度典型相关性分析技术将不同模态的数据投影到共同子空间下,然后采用Stacking集成学习算法获取文本和图像在同一高层概念语义空间上的分布,使得两种不同模态的数据可以进行语义匹配、相似性计算。在Wikipedia和Pascal Sentence两个小型跨媒体数据集和一个较大规模跨媒体数据集INRIA-Websearch上分别开展跨媒体检索实验,证实了所提方法能够有效地抽取文本和图像的特征,实现跨媒体数据在高层语义空间上的关联和匹配,与相近跨媒体检索方法在MAP指标上的对比显示,该方法能够取得较好的检索效果。 展开更多

关键词 跨媒体信息检索 语义关联 集成学习 词向量 残差网络

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面向科技资讯的基于语义对抗和媒体对抗的跨媒体检索方法

14

作者 李昂 杜军平 +4 位作者 寇菲菲 薛哲 徐欣 许明英 姜阳 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2023年第11期2660-2670,共11页

科技资讯跨媒体检索是跨媒体领域的重要任务之一,面临着多媒体数据间异构鸿沟和语义鸿沟亟待打破的难题.通过跨媒体科技资讯检索,用户能够从多源异构的海量科技资源中获取目标科技资讯.这有助于设计出符合用户需求的应用,包括科技资讯... 科技资讯跨媒体检索是跨媒体领域的重要任务之一,面临着多媒体数据间异构鸿沟和语义鸿沟亟待打破的难题.通过跨媒体科技资讯检索,用户能够从多源异构的海量科技资源中获取目标科技资讯.这有助于设计出符合用户需求的应用,包括科技资讯推荐、个性化科技资讯检索等.跨媒体检索研究的核心是学习一个公共子空间,使得不同媒体的数据在该子空间中可以直接相互比较.在子空间学习中,现有方法往往聚焦于建模媒体内数据的判别性和媒体间数据在映射后的不变性,却忽略了媒体间数据在映射前后的语义一致性和语义内的媒体判别性,使得跨媒体检索效果存在局限性.鉴于此,提出一种面向科技资讯的基于语义对抗和媒体对抗的跨媒体检索方法(SMCR),寻找可供映射的有效公共子空间.具体而言,SMCR在建模媒体内语义判别性之外,将媒体间语义一致性损失最小化,以保留映射前后的语义相似性.此外,SMCR构建基础特征映射网络和精炼特征映射网络,联合最小化语义内的媒体判别性损失,有效增强了特征映射网络混淆媒体判别网络的能力.在2个数据集上的大量实验结果表明,所提出的SMCR方法在跨媒体检索中的表现优于最前沿的方法. 展开更多

关键词 跨媒体检索 对抗学习 科技资讯 媒体约束 语义一致性

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基于残差注意力网络的跨媒体检索方法 被引量：5

15

作者 冯姣 陆昶谕 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S01期122-126,共5页

随着多媒体技术的快速发展,跨媒体检索逐渐替代传统的单媒体检索成为主流的信息检索方式。现有跨媒体检索方法复杂度高,且不能充分挖掘数据的细节特征,在映射的过程中会产生偏移,难以学习到精准的数据关联。针对上述问题,提出了一种基... 随着多媒体技术的快速发展,跨媒体检索逐渐替代传统的单媒体检索成为主流的信息检索方式。现有跨媒体检索方法复杂度高,且不能充分挖掘数据的细节特征,在映射的过程中会产生偏移,难以学习到精准的数据关联。针对上述问题,提出了一种基于残差注意力网络的跨媒体检索方法。首先,为了更好地提取不同媒体数据的关键特征,同时简化跨媒体检索模型,提出了融入注意力机制的残差神经网络。然后,提出了跨媒体检索联合损失函数,通过约束网络的映射过程,增强网络的语义辨别能力,提高网络检索精度。实验结果表明,与现有的一些方法对比,本文提出的基于残差注意力网络的跨媒体检索方法能够较好地学习到不同媒体数据之间的关联,有效地提高了跨媒体检索的精度。 展开更多

关键词 跨媒体检索 注意力机制 残差神经网络 联合损失函数

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联合耦合字典学习与图像正则化的跨媒体检索方法 被引量：3

16

作者 刘芸 于治楼 付强 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期230-236,共7页

跨媒体检索方法多数将2个模态的原始特征映射到公共子空间,在子空间中执行跨媒体检索,忽略了判别特征的选择以及模态间的关系。为此,提出一种基于耦合字典学习和图形正则化的新型跨模态检索方法。通过关联和联合更新不同模态的字典,为... 跨媒体检索方法多数将2个模态的原始特征映射到公共子空间,在子空间中执行跨媒体检索,忽略了判别特征的选择以及模态间的关系。为此,提出一种基于耦合字典学习和图形正则化的新型跨模态检索方法。通过关联和联合更新不同模态的字典,为不同的模态生成均匀的稀疏表示。将不同模态的稀疏表示投影到由类标签信息定义的公共子空间中,以执行跨模态匹配,同时对投影矩阵施加21范数项,选择特征空间的相关和辨别性特征。在此基础上,利用图正则化项保留模态间和模态内相似关系。实验结果表明,与典型相关分析方法相比,该方法跨媒体检索精度较高。 展开更多

关键词 跨媒体检索 特征选择 耦合字典学习 图像正则化 特征映射

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跨媒体相关性推理与检索研究 被引量：20

17

作者 张鸿 吴飞 庄越挺 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第5期869-876,共8页

针对不同模态的多媒体数据之间难以度量跨媒体相关性的问题,提出了一种基于相关性推理的跨媒体检索方法,首先从相同模态内部(intra-media)的相似性和不同模态之间(cross-media)的相关性两个方面进行分析和量化,然后构造跨媒体关联图将... 针对不同模态的多媒体数据之间难以度量跨媒体相关性的问题,提出了一种基于相关性推理的跨媒体检索方法,首先从相同模态内部(intra-media)的相似性和不同模态之间(cross-media)的相关性两个方面进行分析和量化,然后构造跨媒体关联图将相似性和相关性学习结果进行统一表达,以跨媒体关联图的最短路径为基础进行跨媒体检索,并提出相关反馈算法将用户交互中的先验知识融入到跨媒体关联图中,有效提高了跨媒体检索效率.该方法可以应用于针对用户提交查询样例的不同模态交叉检索系统. 展开更多

关键词 跨媒体检索 跨媒体关联图 异构性 相关反馈 本征距离

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融合两级相似度的跨媒体图像文本检索 被引量：16

18

作者 李志欣 凌锋 +1 位作者 张灿龙 马慧芳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期268-274,共7页

为了更好地揭示图像和文本之间潜在的语义关联,提出了一种融合两级相似度的跨媒体检索方法,构建两个子网分别处理全局特征和局部特征,以获取图像和文本之间更好的语义匹配.图像分为整幅图像和一些图像区域两种表示,文本也分为整个语句... 为了更好地揭示图像和文本之间潜在的语义关联,提出了一种融合两级相似度的跨媒体检索方法,构建两个子网分别处理全局特征和局部特征,以获取图像和文本之间更好的语义匹配.图像分为整幅图像和一些图像区域两种表示,文本也分为整个语句和一些单词两种表示.设计一个两级对齐方法分别匹配图像和文本的全局和局部表示,并融合两种相似度学习跨媒体的完整表示.在MSCOCO和Flickr30K数据集上的实验结果表明,本文方法能够使图像和文本的语义匹配更准确,优于许多当前先进的跨媒体检索方法. 展开更多

关键词 卷积神经网络 自注意力网络 两级相似度 跨媒体检索

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基于深度典型相关性分析的跨媒体语义检索 被引量：2

19

作者 王述 史忠植 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第4期322-330,共9页

基于典型相关性分析的跨媒体检索是一种将不同媒体特征通过相关性分析映射到同构的最大相关子空间,并在子空间中完成跨媒体数据间的相似性比较和检索的方法.典型相关性分析(canonical correlation analysis,CCA)是一种线性模型,并不能... 基于典型相关性分析的跨媒体检索是一种将不同媒体特征通过相关性分析映射到同构的最大相关子空间,并在子空间中完成跨媒体数据间的相似性比较和检索的方法.典型相关性分析(canonical correlation analysis,CCA)是一种线性模型,并不能很好地挖掘跨媒体数据中的复杂相关关系.为此针对深度典型相关性分析(deep CCA,DCCA)的结构进行改进,使用隐含狄利克雷分布(latent Dirichlet allocation,LDA)发现文本语义信息并学习语义映射,提出了跨媒体深度相关性学习模型(cross-media correlation learning with deep canonical correlation analysis,CMC-DCCA)以及跨媒体语义相关性检索方法(cross-media semantic correlation retrieval,CMSCR).在维基百科文本图像数据集上的实验证明,CMC-DCCA模型能够较好地挖掘跨媒体数据中的复杂相关关系,CMSCR在跨媒体检索中具有较好的性能. 展开更多

关键词 典型相关性分析 深度典型相关性分析 语义映射 跨媒体检索

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基于跨社交媒体检索的微博消费对象识别 被引量：3

20

作者 付博 刘挺 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第10期1247-1255,共9页

目前,微博消费意图识别问题成为新的研究热点。然而,已有工作主要判断微博是否具有商业意图,很少研究消费意图内容中消费对象的识别问题,而消费对象的识别是精确地进行商业推荐的关键,因此对其进行研究具有重要意义。微博内容较短且用... 目前,微博消费意图识别问题成为新的研究热点。然而,已有工作主要判断微博是否具有商业意图,很少研究消费意图内容中消费对象的识别问题,而消费对象的识别是精确地进行商业推荐的关键,因此对其进行研究具有重要意义。微博内容较短且用户用语不规范,基于词典匹配与依存关系分析的方法,在识别召回率上难以得到满意的效果。提出了一种基于跨媒体伪相关反馈的方法。首先分析具有消费意图微博中的关键词,而后将其视为查询提交给搜索引擎进行搜索,最后从搜索结果中提取消费意图对象。实验结果表明,提出的方法显著地优于基准方法。 展开更多

关键词 消费意图 消费对象 跨社交媒体检索 信息抽取 单语词对齐模型 社交媒体

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