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随着互联网和社会媒体平台的发展,社会媒体吸引着数以亿计的用户参与其中进行创造和分享信息,产生了海量的文本、图像、音频和视频数据.面对这些数量巨大、异构多源、模态复杂的社会多媒体内容数据,如何对其进行有效的内容理解和知识表示,从而为用户提供更高效、优质的服务,成为实现社会媒体大数据价值的关键.本文对近年来在社会多媒体内容分析、知识提取和表示以及用户建模应用的相关研究展开综述,并针对社会多媒体特征融合、跨模态知识提取与表示,以及基于社会媒体的用户建模相关应用研究三个方面进行详细总结.随后对社会多媒体内容的知识表示和用户建模的研究与应用的发展趋势进行介绍,最后对多媒体知识表示与用户建模研究进行了总结和展望.  相似文献   
2.
多模态医学图象的SVD-ICP配准方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
多模态医学图象的配准在医学诊断和治疗计划中起着重要的作用。本文提出一种基于轮廓特征的迭代最近点(SVD-ICP)的配准方法。这种方法结合了SVD最优化解析方法和迭代搜索的优点来解决图象轮廓点的匹配问题,适用于不同模态医学图象之间的配准。我们关于CT-MRI和PET-MRI二维图象的配准实验证明了该方法的有效性。  相似文献   
3.
随着互联网的快速发展,近年来出现了越来越多的社会媒体网站.用户可以非常方便地在这些网站上分享想法、图片、帖子和从事其他相关活动.当一个流行事件发生时,它可以在不同社会媒体网站中快速地进行传播,同时产生大量的多媒体数据.因此,研究多媒体社会事件分析是非常必要的,能够让人们及时地了解社会事件随时间演变的发展趋势.本文对近年来多媒体社会事件分析的相关研究进行了综述,并针对多媒体社会事件表示、多媒体社会事件检测和跟踪、多媒体社会事件动态演变和多媒体社会事件主题观点分析这4个具体任务进行了详细总结.随后,对多媒体社会事件的发展趋势进行了介绍.最后,对多媒体社会事件分析方面未来可能的研究课题进行了展望.  相似文献   
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