【摘 要】
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随着个人计算机和互联网上数字图像数量的快速增长,用户越来越多借助于＂语义概念＂来检索感兴趣图像。然而由于图像底层特征刻画和高层语义概念描述间存在很大的差异,使得现有图
【基金项目】
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国家自然科学基金（61305095）, 国家博士后基金（2014M550297）, 江苏省自然科学基金（BK20141426）, 江苏省重点研发计划（BE2015701）, 江苏省博士后基金（1302087B）, 江苏省青蓝工程优秀青年教师（QL00514014）资助项目
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随着个人计算机和互联网上数字图像数量的快速增长,用户越来越多借助于＂语义概念＂来检索感兴趣图像。然而由于图像底层特征刻画和高层语义概念描述间存在很大的差异,使得现有图像标注算法性能不甚理想。因此,文中提出基于多模态深度学习的图像标注框架,旨在应用卷积神经网络技术优化深层神经网络的参数,提高标注精度。具体地,文中提出的多模态深度学习标注框架利用两阶段学习,优化神经网络参数：（1）利用深度神经网络,优化各单模态参数;（2）利用相关性,实现多模态的最优组合。公共数据集的实验表明,该方案可以有效地提高图像标注的性
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