Problemet med hämtning mellan medier har fått stor uppmärksamhet under de senaste åren på grund av den snabba ökningen av multimediedata på Internet. En ny strategi för problemet har tagits upp som syftar till att direkt matcha de olika formernas särdrag. I denna forskning finns det två kritiska frågor: hur man gör sig av med heterogeniteten mellan olika modaliteter och hur man kan matcha de tvärmodala egenskaperna hos olika dimensioner. Nyligen metrisk inlärningsmetoder visar en god förmåga att lära sig ett avstånd metrisk för att utforska förhållandet mellan datapunkter. De traditionella metriska inlärningsalgoritmerna fokuserar dock endast på enmodala egenskaper, som har svårt att hantera de tvärmodala egenskaperna i olika dimensioner. I detta dokument föreslår vi en algoritm för korsmodal likhetslärande för matchning av crossmodal funktion. Den föreslagna metoden tar en bilinear formulering, och med kärn-normen straffar, den uppnår låg-rankad representation. Följaktligen, den accelererade proximal gradient algoritmen importeras framgångsrikt för att hitta den optimala lösningen med en snabb konvergenshastighet O(1/t 2 ). Experiment på tre välkända crossmedia-databaser för bildtext visar att den föreslagna metoden uppnår bästa prestanda jämfört med toppmoderna algoritmer.
Senast presenterade Ref en heterogen inlärningsmetod baserad på metrisk inlärning för cross-media recovery.
Cross-Modal Similarity Learning: A Low Rank Bilinear Formulation
{'venue': "CIKM '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}