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一种基于深度语义空间的跨媒体检索方法.pdf

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本发明公布了一种基于深度语义空间的跨媒体检索方法,包括特征生成阶段和语义空间学习阶段;特征生成阶段通过模拟人对图像的感知过程,生成图像的CNN视觉特征向量和LSTM语言描述向量;利用LDA主题模型挖掘文本的主题信息,进而提取LDA文本主题向量。在语义空间学习阶段,分别利用训练集图像训练得到一个四层的多感知融合的深度神经网络,利用训练集文本训练得到一个三层的文本语义网络。最后将测试图像和文本分别利用两个网络映射到同构的语义空间,从而实现跨媒体检索。与现有方法相比,本发明能够显著提升跨媒体检索性能,具有广阔的应用前景和市场需求。