版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、CorrelationRecognitionbetweenImageandTextinWeiboBasedonMultisourceMasterCandidate：Major：^●SUDerVlS0r：FeaturesLiu物ComputerScienceandTechnologyProfLiuMaofuWuhanUniversityofScienceandTechnologyWuhan，Hubei430081，PRChinaMay21
2、吼，2016摘要隨著社會和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人們進(jìn)入讀圖時代，以圖作為研究對象的應(yīng)用陸續(xù)出現(xiàn)。然而，這些研究均存在著圖像底層特征與高層語義特征間“語義鴻溝“問題，并且該問題一直是圖像研究的難點(diǎn)。隨著社會媒體的興起，微博備受關(guān)注，且它的數(shù)據(jù)不再簡單的以文字形式展現(xiàn)在用戶面前，文字附近往往配有圖片信息和社會信息等多源信息，本文旨在利用微博中的多源信息研究微博中圖片與文本間的相關(guān)關(guān)系。針對微博數(shù)據(jù)，本文首先提取多源信息的特征，即圖像特征、文本特
3、征和社會特征；然后根據(jù)提取的特征，提出了三種方法來識別圖文相關(guān)關(guān)系，分別是基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微博圖文相關(guān)關(guān)系識別方法、基于SVM的微博圖文相關(guān)關(guān)系識別方法以及基于特征映射的微博圖文相關(guān)關(guān)系識別方法，它們分別利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM訓(xùn)練模型，其中，基于特征映射的方法利用了遺傳算法消除圖像特征、文本特征和社會特征間的異構(gòu)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果采用各類正確率和總正確率進(jìn)行評估，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在總識別率上，基于特征映射的微博圖文相關(guān)關(guān)系識別方
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于微博的中文觀點(diǎn)句識別方法研究.pdf
- 微博垃圾評論識別方法研究.pdf
- 微博惡意用戶識別方法的研究.pdf
- 基于特征模板和SVM的中文微博觀點(diǎn)句識別方法研究.pdf
- 微博垃圾評論識別方法研究
- 基于多視角特征的車型識別方法.pdf
- 微博用戶性別識別方法研究.pdf
- 微博用戶屬性識別方法研究.pdf
- 基于多特征融合的火焰識別方法研究.pdf
- 基于多特征融合的車輛品牌識別方法研究.pdf
- 基于多源信息融合的結(jié)構(gòu)損傷識別方法研究.pdf
- 基于特征優(yōu)化和多特征融合的雜草識別方法研究.pdf
- 多生物特征身份識別方法研究.pdf
- 基于視觸覺多特征融合的步態(tài)識別方法研究.pdf
- 基于多模生物特征的融合與識別方法研究.pdf
- 基于多源信息融合的空間目標(biāo)識別方法研究.pdf
- 基于多特征的中文文本蘊(yùn)涵識別方法.pdf
- 車輛多特征識別方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 多特征融合人臉表情識別方法研究.pdf
- 多特征結(jié)合的語音情感識別方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論