作者：刘爽; 白亮; 于天元; 贾玉华跨媒体表示双向学习排序隐空间相似性度量
摘要：随着互联网技术的迅猛发展,网络信息的呈现形式不断从简单的文本扩展到图像、声音、视频等多媒体表达形式。在多媒体信息检索领域中,传统方法往往在同一个特征空间中表示所有的媒体模式,并采取一对一的配对数据,或者利用单向排序实例作为训练样本进行检索。在此背景下,考虑了学习双向排序实例,进而实现了跨媒体检索的方法。在Wikipedia数据集上进行测试,实验结果表明,基于双向排序的跨媒体语义相似性度量方法具有更好的性能。
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