多模态对象的相似度学习方法及其应用研究

项目名称： 多模态对象的相似度学习方法及其应用研究

项目编号： No.60975043

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 姜远

作者单位： 南京大学

项目金额： 30万元

中文摘要： 利用机器学习技术对Web上的数据对象进行分析从而更准确高效地获取信息，是机器学习、Web挖掘和搜索等领域的研究热点之一。互联网上存在大量的多模态对象，要对这些对象进行有效的检索，就需要有效地度量多模态对象之间的相似度。与分别考察单模态之后再融合相比，在表示和学习过程中综合考虑多模态信息的交互与协作可望获得更好的性能，而为了达成这一目标，就需要设计出面向多模态对象相似度学习的机器学习新方法。本课题拟对此进行研究，提出能有效利用不同模态交互协同的相似度学习方法、能有效利用不同模态相容互补性的特征提取和选择方法、提出能够根据处理对象的不同而自适应确定待抽特征的方法、能有效利用用户交互提高利用未标注样本的可靠性的方法，并将理论成果用于Web信息检索原型系统。本课题可望在重要国际期刊、会议和国内一级学报上发表高质量论文5-8篇，申请国家发明专利1-2项，研制原型系统1个，培养研究生4-6名。

中文关键词： 多模态对象；相似度学习；特征抽取；用户交互；未标注样本

英文摘要：

英文关键词： multi-modal objects；similarity learning；feature extraction；human interaction；unlabeled data