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針對(duì)弱匹配多模態(tài)數(shù)據(jù)的相關(guān)性建模問(wèn)題，提出了一種弱匹配概率典型相關(guān)性分析模型（semi-paired probabilistic CCA，簡(jiǎn)稱SemiPCCA）．SemiPCCA模型關(guān)注于各模態(tài)內(nèi)部的全局結(jié)構(gòu)，模型參數(shù)的估計(jì)受到了未匹配樣本的影響，而未匹配樣本則揭示了各模態(tài)樣本空間的全局結(jié)構(gòu)．在人工弱匹配多模態(tài)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，SemiPCCA可以有效地解決傳統(tǒng)CCA（canonical correlation analy sis）和PCCA（probabilistic CCA）在匹配樣本不足的情況下出現(xiàn)的過(guò)擬合問(wèn)題，取得了較好的效果．提出了一種基于SemiPCCA的圖像自動(dòng)標(biāo)注方法．該方法基于關(guān)聯(lián)建模的思想，同時(shí)使用標(biāo)注圖像及其關(guān)鍵詞和未標(biāo)注圖像學(xué)習(xí)視覺(jué)模態(tài)和文本模態(tài)之間的關(guān)聯(lián)，從而能夠更準(zhǔn)確地對(duì)未知圖像進(jìn)行標(biāo)注。
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