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基于弱匹配概率典型相關(guān)性分析的圖像自動(dòng)標(biāo)注

發(fā)布時(shí)間:2020-11-22 05:48
   針對(duì)弱匹配多模態(tài)數(shù)據(jù)的相關(guān)性建模問(wèn)題,提出了一種弱匹配概率典型相關(guān)性分析模型(semi-paired probabilistic CCA,簡(jiǎn)稱Semi PCCA).Semi PCCA模型關(guān)注于各模態(tài)內(nèi)部的全局結(jié)構(gòu),模型參數(shù)的估計(jì)受到了未匹配樣本的影響,而未匹配樣本則揭示了各模態(tài)樣本空間的全局結(jié)構(gòu).在人工弱匹配多模態(tài)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Semi PCCA可以有效地解決傳統(tǒng)CCA(canonical correlation analysis)和PCCA(probabilistic CCA)在匹配樣本不足的情況下出現(xiàn)的過(guò)擬合問(wèn)題,取得了較好的效果.提出了一種基于Semi PCCA的圖像自動(dòng)標(biāo)注方法.該方法基于關(guān)聯(lián)建模的思想,同時(shí)使用標(biāo)注圖像及其關(guān)鍵詞和未標(biāo)注圖像學(xué)習(xí)視覺(jué)模態(tài)和文本模態(tài)之間的關(guān)聯(lián),從而能夠更準(zhǔn)確地對(duì)未知圖像進(jìn)行標(biāo)注.

【參考文獻(xiàn)】

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2 周旭東;陳曉紅;陳松燦;;增強(qiáng)組合特征判別性的典型相關(guān)分析[J];模式識(shí)別與人工智能;2012年02期

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【共引文獻(xiàn)】

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2 張博;郝杰;馬剛;史忠植;;基于弱匹配概率典型相關(guān)性分析的圖像自動(dòng)標(biāo)注[J];軟件學(xué)報(bào);2017年02期

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8 席紅旗;許智;;引入主頻分離激勵(lì)分析的網(wǎng)絡(luò)漏洞檢測(cè)算法[J];科技通報(bào);2016年07期

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6 王磊;雷達(dá)輻射源個(gè)體識(shí)別的方法研究[D];西安電子科技大學(xué);2011年

7 楊茂龍;相關(guān)投影分析在特征抽取中的應(yīng)用研究[D];南京理工大學(xué);2011年


【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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2 李志欣;施智平;李志清;史忠植;;圖像檢索中語(yǔ)義映射方法綜述[J];計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào);2008年08期

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【相似文獻(xiàn)】

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6 楊丹;胡光岷;李宗林;姚興苗;;全局的多流量相關(guān)異常檢測(cè)算法[J];電子科技大學(xué)學(xué)報(bào);2008年06期

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3 王紅梅;城市化與就業(yè)的相關(guān)性分析[D];蘇州大學(xué);2009年



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