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基于Tag-rank和典型相关性分析的在线商品跨媒体检索研究被引量：4: 2016年; 在线商品跨媒体检索是电子商务领域的研究热点,增强特征判别性以改善检索性能是其核心问题。引入Tag-rank模型计算单词的绝对排序和相对排序权重,以准确刻画单词在文本中出现位置的统计特性,抑制噪声干扰并提升关键词权重,从而增强文本特征判别性,最终改善跨媒体检索性能。实验表明:在文本检索图像中,相对排序类模型和绝对排序类模型检索性能平均提升6.58%和4.99%。在图像检索文本中,若合理选取图像特征;检索性能也有提升。所设计的后融合策略能进一步改善检索性能。; 李广丽陈婧琳刘斌殷依张红斌; 关键词：跨媒体检索

基于优选典型相关分量的跨媒体检索模型被引量：1: 2018年; 在跨媒体检索中,准确利用异构媒体间的语义相关性是制约检索性能优劣的关键因素之一。提出改进的核典型相关分析(modified kernel canonical correlation analysis,MKCCA)模型,以改善跨媒体检索性能:抽取图像的尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)与描述灰度纹理的空间包络特征(GIST),抽取文本的词频(term frequency,TF)特征;精选映射核,把图像、文本特征映射到高维可分空间中,生成核矩阵;基于典型相关分析(canonical correlation analysis,CCA)方法挖掘图像、文本核矩阵间的非线性语义相关性;设置语义相关度阈值,降低语义噪声干扰并优选核心典型相关分量,更准确、鲁棒地刻画图像与文本间的语义关联。试验表明:SIFT-TF特征组合整体表现最好,而MKCCA模型与高斯核(gauss kernel)配合可获取最优跨媒体检索性能,其图像检索文本与文本检索图像的平均精度均值(mean average precision,MAP)较次优指标分别提升3. 06%和1. 18%。; 李广丽刘斌朱涛殷依张红斌; 关键词：跨媒体检索核典型相关分析高斯核

面向大数据的数字图书馆多媒体信息检索系统优化研究被引量：37: 2019年; 【目的/意义】大数据背景下,优良的多媒体信息检索系统是提升数字图书馆交互性,促使其知识服务升级的关键。【方法/过程】调研主流数字图书馆的多媒体信息检索系统,发现主要存在"未充分利用跨模态相关性"、"未有效组织多媒体资源"等问题。从"跨模态相关性分析"、"层次化知识推理"等方面提出优化方案并实证分析。【结果/结论】系统检索性能提升,这表明:运用深度学习、知识表示学习等理论优化多媒体信息检索系统,可更好地满足用户知识需求,进而提升数字图书馆知识服务质量。; 李广丽朱涛刘斌殷依邱蝶蝶张红斌; 关键词：大数据数字图书馆多媒体信息检索

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刘斌