一種新的基于潛語義主體加強的跨媒體檢索LSTR算法
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標簽：LSTR(1711)
針對不同模態(tài)數(shù)據對相同語義主題表達存在差異性，以及傳統(tǒng)跨媒體檢索算法忽略了不同模態(tài)數(shù)據能以合作的方式探索數(shù)據的內在語義信息等問題，提出了一種新的基于潛語義主題加強的跨媒體檢索（ LSTR）算法。首先，利用隱狄利克雷分布（LDA）模型構造文本語義空間，然后以詞袋（BoW）模型來表達文本對應的圖像；其次，使用多分類邏輯回歸對圖像和文本分類，用得到的基于多分類的后驗概率表示文本和圖像的潛語義主題；最后，利用文本潛語義主題去正則化圖像的潛語義主題，使圖像的潛語義主題得到加強，同時使它們之間的語義關聯(lián)最大化。在Wikipedia數(shù)據集上，文本檢索圖像和圖像檢索文本的平均查準率為57. 0%，比典型相關性分析（CCA）、SM（ Semantic Matching）、SCM（ Semantic Correlation Matching）算法的平均查準率分別提高了35. 1%、34. 8%、32. 1%。實驗結果表明LSTR算法能有效地提高跨媒體檢索的平均查準率。
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