【摘 要】
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社会化标签日益流行,用户可在不同网站标注不同媒体,如在Flickr标注图片.不同网站的标注信息可视为不同来源数据集.用户所加标签受噪音、歧义性和主观性等影响而难以反映被标
【机 构】
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浙江大学计算机学院,杭州,310027
【出 处】
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第七届和谐人机环境联合学术会议(HHME2011)暨第20届全国多媒体技术、第7届全国普适计算、第7届全国人机交互联合学
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社会化标签日益流行,用户可在不同网站标注不同媒体,如在Flickr标注图片.不同网站的标注信息可视为不同来源数据集.用户所加标签受噪音、歧义性和主观性等影响而难以反映被标注对象的全部内容,因此对用户标注进行处理成为一个热点问题.基于稀疏编码和共享子空间等研究,本文提出基于稀疏非负矩阵分解的多源利用(Multi-source Boosting by Sparse Nonnegative Matrix Factorization,MtBSNMF)算法,将其应用于图像检索.MtBSNMF利用稀疏非负矩阵分解联合分析不同来源数据的共享结构及对应独立结构,将一种数据源的知识迁移到另一数据源,充分利用不同来源数据.实证表明,本文提出方法在图像检索具有一定有效性.
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