基于多媒体信息检索的有监督词袋模型

摘要：

词袋模型的复杂度高,且区分能力较弱,为解决这一问题,在经典词袋模型的基础上,提出一种有监督的词袋模型.在训练过程中对训练样本类别进行标记,在此基础上构建直方图总体能量目标函数,依据能量最小准则学习码本.通过文本检索和图像检索两组多媒体信息检索实验进行对比,对比结果表明,有监督词袋模型比经典词袋模型的检索精确度高、检索耗时少.

关键词：词袋模型、多媒体信息检索、文本检索、图像检索、能量最小准则

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家创新基金项目435012C26244104350

在线出版日期：2018-12-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2873-2878