I detta dokument föreslår vi en Correlationsbaserad Feature Analysis (CFA) och Multi-Modalitet Fusion (CFA-MMF) ram för multimedia semantisk koncept hämtning. CFA-metoden kan minska funktionsutrymmet och fånga korrelationen mellan funktioner, separera funktionen i olika funktionsgrupper, som kallas Hidden Coherent Feature Groups (HCFGs), baserat på Maximum Spanning Tree (MaxST) algoritm. En korrelationsmatris är byggd på funktionspar korrelationer, och sedan en MaxST konstrueras baserat på korrelationsmatrisen. Genom att utföra en grafskärningsprocedur på MaxST erhålls en uppsättning funktionsgrupper, där korrelationen inom gruppen maximeras och korrelationen mellan grupperna minimeras. Slutligen är en klassificerare tränad för var och en av funktionsgrupperna, och de genererade poängen från olika klassificerare är sammanslagna för den slutliga hämtningen. Den föreslagna ramen är effektiv eftersom den minskar detaljutrymmets dimensionalitet. De experimentella resultaten av NOSWIDE-Lite-datauppsättningen visar effektiviteten i den föreslagna CFA-MMF-ramen.
En multimodal fusionsteknik för semantisk hämtning av multimedia diskuteras i REF.
Correlation-based Feature Analysis and Multi-Modality Fusion framework for multimedia semantic retrieval
{'venue': '2013 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'journal': '2013 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}