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综合馆
跨媒体语义共享子空间学习研究进展
  • 摘要

    随着信息技术的飞速发展,现实世界中涌现出大量的跨媒体数据.所谓跨媒体数据是指那些表达的内容相似,但以不同模态、不同来源、不同背景等形式出现的数据.比如,一张描述花豹的网页通常采用共生的图片和文本等不同的模态刻画花豹的外形和习性.这些跨媒体数据通常呈现出底层特征异构、高层语义相关的特性.传统的单媒体学习方法已无法适应跨媒体数据呈现出的特征异构性.因此,跨媒体学习相关理论与方法的研究是当前数字媒体分析领域的热点研究课题之一.该文主要介绍了跨媒体学习的研究背景和应用价值,概括介绍了各类跨媒体学习相关方法的数学原理和基本特性,并重点介绍了跨媒体共享子空间学习的研究进展,比较了基于投影、矩阵分解、任务和度量等四大类子空间学习方法的优缺点,分析了未来的发展方向.

  • 作者

    张磊  赵耀  朱振峰  ZHANG Lei  ZHAO Yao  ZHU Zhen-Feng 

  • 作者单位

    中国科学院信息工程研究所 北京 100093/北京交通大学信息科学研究所 北京 100044;北京交通大学现代信息科学与网络技术北京市重点实验室 北京 100044

  • 刊期

    2017年6期 ISTIC EI PKU

  • 关键词

    跨媒体  异构数据  共享子空间  多视角学习  优化  人工智能  cross-media  heterogeneous data  shared subspace  multi-view learning  optimization  artificiall intelligence 

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54.87.18.165