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一種新的基于潛語義主體加強(qiáng)的跨媒體檢索LSTR算法

大小:0.71 MB 人氣: 2017-12-04 需要積分:1

  針對不同模態(tài)數(shù)據(jù)對相同語義主題表達(dá)存在差異性,以及傳統(tǒng)跨媒體檢索算法忽略了不同模態(tài)數(shù)據(jù)能以合作的方式探索數(shù)據(jù)的內(nèi)在語義信息等問題,提出了一種新的基于潛語義主題加強(qiáng)的跨媒體檢索( LSTR)算法。首先,利用隱狄利克雷分布(LDA)模型構(gòu)造文本語義空間,然后以詞袋(BoW)模型來表達(dá)文本對應(yīng)的圖像;其次,使用多分類邏輯回歸對圖像和文本分類,用得到的基于多分類的后驗(yàn)概率表示文本和圖像的潛語義主題;最后,利用文本潛語義主題去正則化圖像的潛語義主題,使圖像的潛語義主題得到加強(qiáng),同時使它們之間的語義關(guān)聯(lián)最大化。在Wikipedia數(shù)據(jù)集上,文本檢索圖像和圖像檢索文本的平均查準(zhǔn)率為57. 0%,比典型相關(guān)性分析(CCA)、SM( Semantic Matching)、SCM( Semantic Correlation Matching)算法的平均查準(zhǔn)率分別提高了35. 1%、34. 8%、32. 1%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明LSTR算法能有效地提高跨媒體檢索的平均查準(zhǔn)率。
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