【摘 要】
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社交媒体、智能终端和互联网等技术的快速发展,促使了大量多媒体数据的产生和传播。如何从这些数据中检索到用户所需或感兴趣的信息是一个很有价值的问题。跨模态检索可为不同模态的数据并实现相互检索,既能以图搜文,也方便以文搜图,成为多媒体检索领域的研究热点。深度学习技术近年来在计算机视觉的很多问题上表现出了强大能力。为此,论文针对其中的跨模态图像检索问题尝试通过深度学习的方法进行研究。跨模态检索要解决不同模
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社交媒体、智能终端和互联网等技术的快速发展,促使了大量多媒体数据的产生和传播。如何从这些数据中检索到用户所需或感兴趣的信息是一个很有价值的问题。跨模态检索可为不同模态的数据并实现相互检索,既能以图搜文,也方便以文搜图,成为多媒体检索领域的研究热点。深度学习技术近年来在计算机视觉的很多问题上表现出了强大能力。为此,论文针对其中的跨模态图像检索问题尝试通过深度学习的方法进行研究。跨模态检索要解决不同模态数据的跨模态相似性度量问题,论文设计了一种基于深度学习和典型相关分析的跨模态图像检索方法。在文本特征提取问题上,首先对文本进行了分词、连接词去除和词典规范化等预处理,之后通过预训练的模型获取GloVe词向量,从而实现词嵌入。在图像特征提取问题,选用了经典的卷积神经网络Alex-net。之后,针对图像和文本两种异质数据的特征融合,论文采用了典型相关分析学习两类向量在隐空间的相似性度量。论文在图像句子标准数据集Flicker-8k上进行了实验验证,实验结果表明论文所设计的跨模型检索方法是有效的。
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