[发明专利]一种基于类马氏相关性度量的跨媒体检索方法

摘要

本发明公开了一种基于类马氏相关性度量的跨媒体检索方法，包括以下步骤：输入文本、图像数据库；把文本和图像都分为训练集与测试集；对文本和图像的训练集与测试集提取特征，得到训练特征集与测试特征集；把文本和图像的特征集的数据统一到同一子空间；应用类马氏距离公式计算统一到同一子空间后文本和图像测试集之间的相关性；根据文本和图像本身所属的类和马氏距离，用平均精确度指标和召回率指标确定检索精度。本发明通过W‑CCA算法找到文本和图像的特征数据集的公共最大特征子空间，并将文本和图像的训练集与测试集映射到该特征子空间，从而将文本和图像的特征集的数据统一到同一子空间，解决了维度灾难问题并最大化地保留了原有数据的最大特征。

主权项

一种基于类马氏相关性度量的跨媒体检索方法，包括以下步骤：步骤一：输入文本、图像数据库；步骤二:将文本、图像数据库中的文本和图像分别存入不同文档，并把文本和图像都分为训练集和测试集；步骤三:对文本和图像各自的训练集和测试集提取特征，得到文本和图像各自的训练特征集和测试特征集；步骤四:把文本和图像的特征集的数据统一到同一子空间；步骤五:应用类马氏距离公式计算统一到同一子空间后文本和图像测试集之间的相关性；步骤六:根据文本和图像本身所属的类和步骤五所得的马氏距离，用平均精确度指标和召回率指标确定检索精度。