[发明专利]一种基于子空间学习与半监督正则化的跨媒体检索方法有效
| 申请号： | 201810159590.0 | 申请日： | 2018-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN108388639B | 公开（公告）日： | 2022-02-15 |
| 发明（设计）人： | 张鸿;代刚 | 申请（专利权）人： | 武汉科技大学 |
| 主分类号： | G06F16/483 | 分类号： | G06F16/483;G06F16/48;G06F16/43 |
| 代理公司： | 上海精晟知识产权代理有限公司 31253 | 代理人： | 冯子玲 |
| 地址： | 430081 湖北省武汉*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于子空间学习与半监督正则化的跨媒体检索方法，其特征在于，包括步骤：步骤一，建立多媒体数据库，收集多媒体原始数据；提取多媒体数据的特征；保存多媒体数据的特征向量和原始数据；步骤二，获得不同媒体类型的投影矩阵，定义最优化目标函数；利用迭代方法求解最优化目标函数；投影多媒体数据的特征向量到共同空间；步骤三，进行跨媒体检索，提取用户提交的媒体数据的特征；投影该媒体数据的特征向量到共同空间中；计算该投影后的向量与共同空间中的其他向量之间的相似度；返回与之相似度最大的前k个特征向量所对应媒体数据。本发明所提供的跨媒体检索方法，检索的结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 空间 学习 监督 正则 媒体 检索 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于子空间学习与半监督正则化的跨媒体检索方法，其特征在于，包括步骤：步骤一，建立多媒体数据库，收集多媒体原始数据；提取多媒体数据的特征；保存多媒体数据的特征向量和原始数据；步骤二，获得不同媒体类型的投影矩阵，定义最优化目标函数；利用迭代方法求解最优化目标函数；投影多媒体数据的特征向量到共同空间；步骤三，进行跨媒体检索，提取用户提交的媒体数据的特征；投影该媒体数据的特征向量到共同空间中；计算该投影后的向量与共同空间中的其他向量之间的相似度；返回与之相似度最大的前k个特征向量所对应媒体数据。
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