多媒体信息的融合分析与综合检索

本书以典型相关性分析为突破点，研究了图像的音频在内容特征上潜在的统计关系，并且在特征降维的同时最大程度地保持了相关性学习结果，从而通过自定义的距离函数实现了跨媒体的相关性度量；还进一步提出了基于增量学习的相关反馈机制，从用户交互过程中提取先验知识，以修正图像和音频数据在同构子空间中的拓扑结构，从而有效缩小了底层内容与高层语义之间的鸿沟，提高了跨媒体检索效率。