近邻可逆性验证在异构数据相似性度量中的应用

摘要：

在单媒体类型的同构数据对象(如图像)之间存在近邻不可逆现象,即对象A是对象B的K 近邻,但B不是A的近邻.同样,对于异构数据对象,也存在近邻不可逆性问题.尽管关于同构数据的近邻可逆性验证问题在相关文献中已有报道,但是异构数据的近邻可逆性验证问题尚未见报道.着重研究了多媒体文档(multimedia document,MMD)间的近邻可逆性问题.首先,建立了一个跨媒体检索框架——LE-KNN(Laplacian eigenmaps-K nearest neighbors),用于实现跨媒体数据的检索.其次,基于该框架,引进了两种提升近邻可逆性的方法:一方面,重新定义多媒体文档的近邻关系矩阵,提升多媒体文档间的近邻可逆性;另一方面,在单模态检索框架下加入上下文相似性度量(contextual dissimilarity measure,CDM)算法,调整库中各媒体之间的距离,使得数据库中各数据之间的近邻距离尽可能相等,从而提升库中数据的近邻可逆性.实验数据证明,提升多媒体文档之间近邻可逆性有助于提高跨媒体检索的准确率.

关键词：近邻可逆性、多媒体文档、跨媒体检索

所属期刊栏目：9

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China under Grant No. 2012CB316400;the Fundamental Research Funds for the Central Universities of China under Grant No. 2015JBM028;the Program of Hubei Key Laboratory of Intelligent Vision Based Monitoring for Hydroelectric Engineering under Grant No. 2014KLA03 水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室

在线出版日期：2015-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1430-1438