【摘 要】
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不同模态特征描述网络新闻数据各具优势。为充分利用不同模态特征的优点,提高网络新闻图像检索准确率,提出了一种基于有向图理论模型的多模态特征融合检索方法。首先对新闻图
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室,北京市朝阳区市政市容管理委员会
【基金项目】
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国家自然科学基金（61271304）, 北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目（KZ201311232037）, 北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目（IDHT20130519）资助
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不同模态特征描述网络新闻数据各具优势。为充分利用不同模态特征的优点,提高网络新闻图像检索准确率,提出了一种基于有向图理论模型的多模态特征融合检索方法。首先对新闻图像进行预处理,提升新闻图像兴趣点对比度,之后对新闻文本提取关键词,然后对新闻图像进行场景辨别,结合图像人物特征,将文本、场景、人物特征依据有向图理论模型进行融合,形成基于有向图理论模型的多模态融合检索。在10万条新闻数据上测试,实验结果表明,本文提出的方法检索准确率达到了69%,查全率达到70%,效果提升了5%。
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