【摘 要】
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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-medi
【机 构】
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武汉科技大学计算机科学与技术学院,浙江大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60533090,60603096);国家科技支撑计划基金项目(2006BAH02A13-4);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2006AA010107);高等学校科技创新工程重大项目培育基金项目(706033);长江学者和创新团队发展计划基金项目(IRT0652)~~
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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.
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