用于跨模态检索的多模态多类Boosting框架构建方法及装置

发明专利无效专利

申请号：
CN201610316164.4
IPC分类号：G06F17/30
申请日期：
2016-05-13
申请人：
河南师范大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	用于跨模态检索的多模态多类Boosting框架构建方法及装置
申请号	CN201610316164.4	申请日期	2016-05-13
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2016-10-12	公开/公告号	CN106021402A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0查看分类表>
申请人	河南师范大学	申请人地址	河南省新乡市建设东路46号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	河南师范大学	当前权利人	河南师范大学
发明人	王世勋;潘鹏;孙林;张仕光;李源
代理机构	郑州睿信知识产权代理有限公司	代理人	崔旭东

摘要

本发明涉及用于跨模态检索的多模态多类Boosting框架构建方法及装置，该方法包括：构造目标风险函数，目标风险函数包括各个模态的模态内损耗和各个模态之间的模态间损耗；根据梯度下降策略，依次更新风险函数中每一个模态的预测器，而固定其他模态的预测器，当所有模态的预测器均被更新后，称为一次循环迭代，如此经过T次循环迭代，学习出使目标函数最小的各个模态的最优预测器；利用Sigmoid函数将各个模态的最优预测器所产生的拟边缘转换到一个共同的语义空间，以实现跨模态检索。本发明的方法考虑到模态间的语义相关性，在一定程度上可以增强那些质量较差的模态内语义信息，在跨模态检索的任务中拥有较好的性能。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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