文献类型：期刊文章

作　　者：张鸿[1] 吴飞[2] 庄越挺[2] 陈建勋[1]

机构地区：[1]武汉科技大学计算机科学与技术学院,武汉430081 [2]浙江大学人工智能研究所,杭州310027

出　　处：《计算机学报》

基　　金：国家自然科学基金(60525108,60533090);国家科技支撑计划课题(2006BAH02A13-4);国家“八六三”高技术研究发展计划(2006AA010107);高等学校科技创新工程重大项目培育资金项目;长江学者和创新团队发展计划(IRT0652)资助

年　　份：2008

卷　　号：31

期　　号：5

起止页码：820-826

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、INSPEC、JST、MR、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统基于内容的多媒体检索对单一模态的限制,提出一种新的跨媒体检索方法.分析了不同模态的内容特征之间在统计意义上的典型相关性,并通过子空间映射解决了特征向量的异构性问题,同时结合相关反馈中的先验知识,修正不同模态多媒体数据集在子空间中的拓扑结构,实现跨媒体相关性的准确度量.实验以图像和音频数据为例验证了基于相关性学习的跨媒体检索方法的有效性.

关 键 词：跨媒体检索 异构性 典型相关性  子空间映射  相关反馈  

分 类 号：TP391]