基于特征融合与多元关系一致性的社会标签精化模型

发布时间：2017-10-10 17:11

  本文关键词：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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【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.
【作者单位】： 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;
【关键词】： 标签精化 特征融合 一致性 Sylvester方程 二次规划
【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)
【分类号】：TP391.41;TP393.092
【正文快照】： 我们正处于大数据时代,社交网络和个人数字设备上充斥着各类信息,而图片是其中最为常见和流行的一种.目前,Flickr和Picasa等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、图片分类、标签推荐等多媒体管理任务.然而,由于用户受教育

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本文编号：1007565