[发明专利]基于双空间学习的跨媒体检索方法

摘要

本发明公开了一种基于双空间学习的跨媒体检索方法。该方法包括：首先提取不同模态的多媒体数据的特征，利用双空间学习方法学习得到两个映射矩阵，将不同模态的数据映射到同一个空间；对于测试样本集，将其分为两部分：查询数据集和目标数据集，使用学习得到的映射矩阵将两个数据集的数据映射到统一空间，然后度量查询数据和目标数据之间的距离，并得到与查询数据距离最近的目标数据。本发明可以将不同模态的多媒体数据映射入统一空间进行度量，且在映射的同时进行了特征选择，提高了检索的鲁棒性和准确性，具有良好的运用前景。

主权项

一种基于双空间学习的跨媒体检索方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，收集不同模态的多媒体数据样本，建立跨媒体检索知识数据库，并将所述数据库分为训练集和测试集；步骤S2，提取所述数据库中不同模态多媒体数据样本的特征向量；步骤S3，基于所述训练集中的不同模态数据的特征向量得到与所述不同模态分别对应的映射矩阵；步骤S4，根据所述测试集中多媒体数据样本的模态类别，利用所述步骤S3得到的映射矩阵将它们映射到同一空间；步骤S5，将映射到同一空间后的测试集中同一模态类别的多媒体数据作为查询集，另一模态类别的多媒体数据作为目标集；步骤S6，对于所述查询集中的一个多媒体数据，根据多媒体数据之间的相似度，得到所述目标集中与它最为相似的多媒体数据，从而得到跨媒体检索结果。