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公开(公告)号：CN104166982A
公开(公告)日：2014-11-26
申请号：CN201410304578.6
申请日：2014-06-30
Applicant: 复旦大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 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。
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