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1、CorrelationRecognitionbetweenImageandTextinWeiboBasedonMultisourceMasterCandidate：Major：^●SUDerVlS0r：FeaturesLiu物ComputerScienceandTechnologyProfLiuMaofuWuhanUniversityofScienceandTechnologyWuhan，Hubei430081，PRChinaMay21
2、吼，2016摘要隨著社會和經濟的快速發(fā)展，人們進入讀圖時代，以圖作為研究對象的應用陸續(xù)出現(xiàn)。然而，這些研究均存在著圖像底層特征與高層語義特征間“語義鴻溝“問題，并且該問題一直是圖像研究的難點。隨著社會媒體的興起，微博備受關注，且它的數(shù)據不再簡單的以文字形式展現(xiàn)在用戶面前，文字附近往往配有圖片信息和社會信息等多源信息，本文旨在利用微博中的多源信息研究微博中圖片與文本間的相關關系。針對微博數(shù)據，本文首先提取多源信息的特征，即圖像特征、文本特
3、征和社會特征；然后根據提取的特征，提出了三種方法來識別圖文相關關系，分別是基于BP神經網絡的微博圖文相關關系識別方法、基于SVM的微博圖文相關關系識別方法以及基于特征映射的微博圖文相關關系識別方法，它們分別利用機器學習中的BP神經網絡和SVM訓練模型，其中，基于特征映射的方法利用了遺傳算法消除圖像特征、文本特征和社會特征間的異構性。實驗結果采用各類正確率和總正確率進行評估，實驗結果表明，在總識別率上，基于特征映射的微博圖文相關關系識別方
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