隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和用戶數(shù)量的不斷增加,以及照相機(jī)、移動電話和社交媒體的日益普及,大量的多媒體數(shù)據(jù)正在產(chǎn)生,形成了一種獨(dú)一無二的多媒體大數(shù)據(jù)。多模態(tài)是大數(shù)據(jù)的一個重要的特性,隨著大數(shù)據(jù)時代的不斷發(fā)展,數(shù)據(jù)以多種模態(tài)的混合形式出現(xiàn),而各個模態(tài)的數(shù)據(jù)都是對同一個實(shí)例的不同方面的表示。如何實(shí)現(xiàn)不同模態(tài)之間的相互檢索已經(jīng)成為一個研究熱點(diǎn)�；诠５目缒B(tài)檢索以其存儲消耗低、查詢速度快等優(yōu)點(diǎn)受到廣泛的關(guān)注。跨模態(tài)哈希學(xué)習(xí)的核心問題是如何對不同模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的共享語義空間嵌入學(xué)習(xí)。大多數(shù)算法在對多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行共享空間嵌入的過程中忽略了特征表示的語義判別性,從而導(dǎo)致哈希碼表示的類別區(qū)分性不強(qiáng),降低了最近鄰搜索的準(zhǔn)確性和魯棒性。本文提出了基于語義耦合相關(guān)的判別式跨模態(tài)哈希特征表示學(xué)習(xí)算法。算法在模型的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)設(shè)計上綜合融入了線性判別分類器的思想和跨模態(tài)相關(guān)性最大化思路,在共享漢明語義空間中,學(xué)習(xí)具有較強(qiáng)類別區(qū)分性的緊湊型哈希碼特征表示。為了驗(yàn)證文本提出方法的有效性,本文在四個公開的數(shù)據(jù)集上（Wiki,LabelMe,Mirflickr,NUS-WIDE）與最近相關(guān)的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明... 

【文章來源】：江西師范大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：51 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

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2,, 11min ( )2nTi j i ji jTr YY Y A Y LY 中的 L 是拉普拉斯矩陣，Y 為圖像和文本通過矩陣分解得到的統(tǒng)一表合矩陣分解和(2-11)式，得到最終的目標(biāo)表達(dá)式為：

圖 2-2 SMFH_Tang 框架圖元素為ii ijjD w，L D W為拉普拉斯矩陣。最后的目標(biāo)函數(shù)為式(2-9)的基礎(chǔ)上加上(2-16)式的混合圖。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]跨媒體分析與推理:研究進(jìn)展與發(fā)展方向（英文）[J]. Yu-xin PENG,Wen-wu ZHU,Yao ZHAO,Chang-sheng XU,Qing-ming HUANG,Han-qing LU,Qing-hua ZHENG,Tie-jun HUANG,Wen GAO.  Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2017(01)
[2]基于語義學(xué)習(xí)的圖像多模態(tài)檢索[J]. 李志欣,施智平,陳宏朝,吳璟莉.  計算機(jī)工程. 2013(03)
[3]一種基于內(nèi)容相關(guān)性的跨媒體檢索方法[J]. 張鴻,吳飛,莊越挺,陳建勛.  計算機(jī)學(xué)報. 2008(05)



本文編號：2952748