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基于半监督的跨媒体特征学习检索方法

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本发明提供一种基于半监督的跨媒体特征学习检索方法，包括如下步骤：步骤一：建立多媒体数据库，步骤二：求取不同媒体类型的投影矩阵；(2.1)定义目标函数：(2.2)目标函数的优化：(2.3)将多媒体数据的原始特征投影到公共空间，步骤三：进行跨媒体检索；(3.1)提取用户提交的媒体数据的特征：根据用户提交的数据的媒体类型使用提前训练的模型来提取出该数据的特征，(3.2)将该媒体数据的特征向量，投影到共同空间中(3.3)计算投影后的特征向量与共同空间中的其他向量之间的相似度，(3.4)返回相似度最大的前k个媒体数据。本发明的方法降低计算复杂度，实现对噪声的鲁棒性，提高检索的准确性。

著录项

公开/公告号CN108595546B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-15

原文格式PDF
申请/专利权人武汉科技大学;
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申请/专利号CN201810311299.0
发明设计人张鸿;齐婷婷;
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申请日2018-04-09
分类号G06F16/43(20190101);
代理机构31253 上海精晟知识产权代理有限公司;
代理人冯子玲
地址 430081 湖北省武汉市青山区和平大道947号武汉科技大学
入库时间 2022-08-23 13:07:20

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