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針對弱匹配多模態(tài)數據的相關性建模問題，提出了一種弱匹配概率典型相關性分析模型（semi-paired probabilistic CCA，簡稱SemiPCCA）．SemiPCCA模型關注于各模態(tài)內部的全局結構，模型參數的估計受到了未匹配樣本的影響，而未匹配樣本則揭示了各模態(tài)樣本空間的全局結構．在人工弱匹配多模態(tài)數據集上的實驗結果表明，SemiPCCA可以有效地解決傳統(tǒng)CCA（canonical correlation analy sis）和PCCA（probabilistic CCA）在匹配樣本不足的情況下出現(xiàn)的過擬合問題，取得了較好的效果．提出了一種基于SemiPCCA的圖像自動標注方法．該方法基于關聯(lián)建模的思想，同時使用標注圖像及其關鍵詞和未標注圖像學習視覺模態(tài)和文本模態(tài)之間的關聯(lián)，從而能夠更準確地對未知圖像進行標注。
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