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基于特征融合与多元关系一致性的社会标签精化模型

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【作者】 李云毅苗夺谦卫志华

【Author】 Li Yunyi;Miao Duoqian;Wei Zhihua;Department of Computer Science and Technology,Tongji University;Key Laboratory of Embedded System and Service Computing,Ministry of Education,Tongji University;

【机构】 同济大学计算机科学与技术系同济大学嵌入式与服务计算教育部重点实验室

【摘要】 许多社交网站和图片分享网站允许用户自由地选择标签,来对他们上传的图片进行标注.这极大地方便了图片检索、图片排序、标签推荐等多媒体应用.然而,用户提供给网络图片的标签常常具有不相关、不精确、不完整的特点,因而需要对其进行精化.提出一种基于多元特征融合和多元关系一致性的社会标签精化模型.该最优化模型综合考虑了图像视觉特征、用户标签、图像用户信息以及它们之间的关系,并以这三者的一致性关系作为规划目标.此外,在图像视觉特征处理方面,将多元特征融合在最优化模型中,通过迭代算法自动地给出各个特征的权重.与传统的将多个底层视觉特征连接成一个长的特征向量或者仅使用一种特征的做法相比,该方法不但有效避免了维度灾难,还能最大程度地利用不同的视觉信息用于图像区分.实验表明,该方法与目前提出的一些最优秀算法具有可比性.

【基金】 国家自然科学基金(61273304,61202170);高等学校博士学科点基金(20130072130004);上海市自然科学基金(14ZR1442600)
  • 【DOI】10.13232/j.cnki.jnju.2016.02.005
  • 【分类号】TP391.41;TP393.092
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】41
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