【摘 要】
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社交图像包含两种模态的信息：视觉信息和社交标签信息.绝大部分跨模态学习领域的研究者,将其精力集中在多模态信息的共享特征空间学习上,从而往往忽略了各模态信息所独有的特
【机 构】
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中国石油大学（华东）计算机与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61379106);山东省中青年科学家奖励基金(BS2010DX037);山东省自然科学基金(ZR2009GL014,ZR2013FM036,ZR2015FM011);浙江大学CAD&CG国家重点实验室开放课题(A1315)资助~~
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社交图像包含两种模态的信息：视觉信息和社交标签信息.绝大部分跨模态学习领域的研究者,将其精力集中在多模态信息的共享特征空间学习上,从而往往忽略了各模态信息所独有的特征.在该文中将探究如何利用二者的共享信息以及独有信息进行跨模态的图像聚类.该文将共享特征空间的学习看作一个共轭词典学习问题（Coupled Dictionary Learning,CDL）,通过一个L1,∞范数的正则项使各模态的词典稀疏化,这种结构化的稀疏性限制会使各模态独有的特征得以保留.除此之外,该文还提出了一个简单的语义相似度度量框架.借
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