| 专利号 | 2017111246189 | 申请日 | 2017-11-14 | 专利名称 | 一种基于特征选择和虚拟数据生成的半监督跨媒体检索方法 |
| 授权日 | 2020-01-31 | 专利权人 | 山东师范大学 | 发明人 | 孙建德;于恩;李静;张化祥 |
| 主分类号 | G06F16/43 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明提出了一种基于特征选择和虚拟数据生成的半监督跨媒体检索方法。本方法提出根据训练数据的特征生成一些虚拟的数据点以扩充训练数据，同时在学习两对投影矩阵的过程中采用l2,1范数进行特征选择。具体来说，首先对每一类图像和文本求其类中心，然后在其周围随机生成新的数据点，构成新的训练数据；然后，使用新的数据来学习两对投影矩阵，与此同时，采用l2,1范数约束，进行特征选择；最后对检索结果用mAP值进行评估。这种方法不仅生成一些随机数据点来提高训练数据的多样性，同时可以在学习两对投影矩阵的时候选择一些更加具有区分性和丰富信息的特征。在三个不同数据集上的实验结果也表明此方法的优越性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 下一代信息网络产业 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
