CASIA OpenIR  > 智能感知与计算研究中心
基于线性泛化回归模型的跨媒体检索方法
谭铁牛; 王亮; 陈永明
2012-05-29
公开日期2012-09-26
授权国家CN
专利类型发明
摘要本发明公开了一种基于线性泛化回归模型的跨媒体检索方法。该方法首先提取不同模态对象的语义特征,再利用线性泛化回归模型建立各个模态特征之间的回归关系,实现不同模态特征的相互转换,接着利用多类Logistic回归算法估计转换后模态对象的后验概率分布,最后利用距离度量的方法来计算测试样本和数据库样本之间的距离,从而输出检索得到的最相似的前N个数据库中的样本。本发明在跨越不同模态的语义鸿沟时,可以最大限度地防止不同模态媒体在转换时有效信息的泄露,从而保证不同模态信息传递的有效性,进一步提高跨媒体搜索的鲁棒性和准确性,具有良好的运用前景和可观的市场价值。
专利号CN201210171539.4
专利状态授权
文献类型专利
条目标识符http://ir.ia.ac.cn/handle/173211/8677
专题智能感知与计算研究中心
作者单位中国科学院自动化研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
谭铁牛,王亮,陈永明. 基于线性泛化回归模型的跨媒体检索方法. CN201210171539.4[P]. 2012-05-29.
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