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跨模态检索中的相似性漂移问题

         

摘要

为了降低"相似性漂移"问题的影响,提出一种基于"邻域传播"的匹配策略,将待查询项的模态内近邻映射到目标空间中,并将它们在目标空间中的最近邻作为查询项的跨模态近邻.基于邻域传播的匹配策略在不改变跨模态映射函数的条件下,可以有效地降低"相似性漂移"带来的误匹配现象.理论和实验分析证明,跨模态映射函数的"相似性漂移"问题广泛存在,而基于"邻域传播"的匹配策略可以有效降低其影响,提高匹配的准确率.

著录项

  • 来源
    《国防科技大学学报》 |2021年第5期|99-106|共8页
  • 作者单位

    陆军工程大学指挥控制工程学院 江苏南京 210007;

    军事科学院 北京 100089;

    军事科学院国防科技创新研究院 北京 100071;

    天津(滨海)人工智能创新中心 天津 300450;

    军事科学院国防科技创新研究院 北京 100071;

    天津(滨海)人工智能创新中心 天津 300450;

    国防科技大学第六十三研究所 江苏南京 210007;

    军事科学院国防科技创新研究院 北京 100071;

    天津(滨海)人工智能创新中心 天津 300450;

    军事科学院国防科技创新研究院 北京 100071;

    天津(滨海)人工智能创新中心 天津 300450;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 信息处理(信息加工);
  • 关键词

    跨模态检索; 相似性漂移; 邻域传播; 深度神经网络;

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