基于优选典型相关分量的跨媒体检索模型

• 作者: 刘斌 张红斌 朱涛 李广丽 殷依
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 典型相关分量 跨媒体检索 核典型相关分析 语义相关度阈值 高斯核
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 机器学习与数据挖掘
• 页码范围: 38-46
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2017.552

摘要

在跨媒体检索中,准确利用异构媒体间的语义相关性是制约检索性能优劣的关键因素之一.提出改进的核典型相关分析(modified kernel canonical correlation analysis,MKCCA)模型,以改善跨媒体检索性能:抽取图像的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)与描述灰度纹理的空间包络特征(GIST),抽取文本的词频(term frequency,TF)特征;精选映射核,把图像、文本特征映射到高维可分空间中,生成核矩阵;基于典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)方法挖掘图像、文本核矩阵间的非线性语义相关性;设置语义相关度阈值,降低语义噪声干扰并优选核心典型相关分量,更准确、鲁棒地刻画图像与文本间的语义关联.试验表明:SIFT-TF特征组合整体表现最好,而MKCCA模型与高斯核(gauss kernel)配合可获取最优跨媒体检索性能,其图像检索文本与文本检索图像的平均精度均值(mean average precision,MAP)较次优指标分别提升3.06％和1.18％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李广丽	华东交通大学信息工程学院	34	209	8.0	12.0
2	张红斌	华东交通大学软件学院	48	189	7.0	11.0
4	刘斌	华东交通大学信息工程学院	10	32	4.0	5.0
7	殷依	华东交通大学软件学院	6	6	2.0	2.0
8	朱涛	华东交通大学信息工程学院	7	7	2.0	2.0