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基于典型相关性分析的图像优化聚类方法

摘要

本发明属于跨媒体信息技术领域,具体为一种基于典型相关性分析的图像优化聚类方法。本发明主要是采用典型相关性分析,同时考虑媒体数据不同模态下的内容特征,通过子空间映射算法,将媒体数据不同模态下的特征同时映射到一个统一维数的同构子空间,然后通过优化聚类算法得到最终聚簇结果。本发明克服多媒体领域中只是使用数据的单模态特征限制,有效解决不同模态下媒体数据在底层特征上的异构性问题,实现不同模态之间媒体对象信息的统一度量,并在大规模图像数据集中得到更准确、更有效、更加符合需求的图像聚类结果,在跨媒体信息处理与检索领域中具有广泛的应用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN104166982A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2014-11-26

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 复旦大学;

    申请/专利号CN201410304578.6

  • 申请日2014-06-30

  • 分类号G06T7/00(20060101);

  • 代理机构31200 上海正旦专利代理有限公司;

  • 代理人陆飞;王洁平

  • 地址 200433 上海市杨浦区邯郸路220号

  • 入库时间 2023-12-17 01:44:27

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-11-07

    发明专利申请公布后的视为撤回 IPC(主分类):G06T7/00 申请公布日:20141126 申请日:20140630

    发明专利申请公布后的视为撤回

  • 2015-01-07

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20140630

    实质审查的生效

  • 2014-11-26

    公开

    公开

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