基于关系矩阵融合的多媒体数据聚类

• 作者: 吴飞 张晓龙 张鸿
• 来源期刊: 计算机学报
• 学科: 工学
• 关键词: 视听觉特征 关系矩阵 多媒体数据聚类 相关性融合 交叉检索
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 研究论文与技术报告
• 页码范围: 1705-1711
• 分类号: TP391
• 字数: 5204字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1016.2011.01705

摘要

针对目前多媒体聚类研究中如何挖掘和利用不同数据集之间统计关系的问题,提出一种基于关系矩阵融合的聚类方法,首先,对图像和音频数据集中提取的特征矩阵进行相关性分析和子空间映射,进而在全局范围内对图像相似度、音频相似度以及图像和音频的相关度进行融合与优化,最后,采用基于相似度的循环迭代算法进行图像和音频聚类.对比实验从多个角度验证了文中方法的有效性,并能较好地应用于多媒体交叉检索.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴飞	浙江大学计算机科学与技术学院	225	2325	27.0	39.0
2	张晓龙	武汉科技大学计算机科学与技术学院	49	652	13.0	24.0
3	张鸿	武汉科技大学计算机科学与技术学院	17	195	6.0	13.0