Semi-supervised modality-dependent cross-media retrieval
Semi-supervised modality-dependent cross-media retrieval
复制标题
半监督模态相关跨媒体检索
DOI：
10.1007/s11042-017-5164-1
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发表时间：
2018-02
影响因子：
3.6
通讯作者：
Huaxiang Zhang
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Xiao Dong;Ji;e Sun;Peiyong Duan;Lili Meng;Yanyan Tan;Wenbo Wan;HongchenWu;Bin Zhang;Huaxiang Zhang
在本文中，我们提出了一个模态依赖的跨媒体检索方法在半监督条件下。该方法同时利用标记样本和未标记样本得到两对投影矩阵，并在优化过程中使用特征距离表示未标记样本的语义信息，从而充分利用数据的结构信息。与使用标记样本和固定语义信息的有监督模态相关跨媒体检索方法不同，该方法充分利用了全局数据分布特性以及标记样本和未标记样本的语义信息。在基准数据集上的实验表明了该方法的优越性。
In this paper, we propose a modality-dependent cross-media retrieval approach under semi-supervised conditions. The approach utilizes both labeled samples and unlabeled ones to obtain two couples of projection matrices and uses feature distance to represent the semantic information of unlabeled samples in the optimization process, so as to fully utilize the data structural information. Different from supervised modality-dependent cross-media retrieval approaches which use labeled samples and fixed semantic information, the proposed approach makes full use of the global data distribution property and the semantic information of both labeled and unlabeled samples. Experiments on benchmark datasets show its superiority over the compared methods.
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影响因子：
19.5
作者：
Gong, Yunchao;Ke, Qifa;Lazebnik, Svetlana
通讯作者：
Lazebnik, Svetlana
通过媒体内和媒体间相关性挖掘进行跨媒体检索
DOI：
10.1007/s00530-012-0297-6
发表时间：
2013-10
期刊：
Multimedia Systems (MMSJ)
影响因子：
--
作者：
Zhai, Xiaohua;Peng, Yuxin;Xiao, Jianguo
通讯作者：
Xiao, Jianguo
使用稀疏和半监督正则化学习跨媒体联合表示
DOI：
10.1109/tcsvt.2013.2276704
发表时间：
2014-06-01
影响因子：
8.4
作者：
Zhai, Xiaohua;Peng, Yuxin;Xiao, Jianguo
通讯作者：
Xiao, Jianguo
DOI：
10.1109/cvpr.2004.183
发表时间：
2004-06
期刊：
Proceedings of the 2004 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2004. CVPR 2004.
影响因子：
--
作者：
Yan Ke;R. Sukthankar
通讯作者：
Yan Ke;R. Sukthankar
DOI：
--
发表时间：
2014-04
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Nikhil Rasiwasia;D. Mahajan;V. Mahadevan;Gaurav Aggarwal
通讯作者：
Nikhil Rasiwasia;D. Mahajan;V. Mahadevan;Gaurav Aggarwal