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上传时间: 2021-03-10
详细说明：选择多媒体分析应用程序的代表可以大大减少时间和内存消耗。 已经提出了许多代表性的选择方法以从数据库中选择一个子集作为代表。 但是，当前方法不能保证所选子集可以代表整个数据集的全局分布。 为了评估子集代表整个数据集的整体分布的良好程度，我们使用距离度量：从子集重构的伪数据集的分布与真实数据集的分布之间的Kullback-Leibler（KL）差异。 在这项工作中，我们提出了一种基于稀疏建模的方法来选择代表。 所提出的方法将代表选择问题表述为离散字典学习问题。 基于可以通过字典项的线性组合来近似重建数据集的假设，我们设计了一个两步迭代的代表选择算法，该算法可以最小化这种KL差异。 实验在多种多媒体分析应用程序中评估了该算法，包括图像和视频摘要，使用代表性图像进行分类和使用代表性特征进行分类，并且我们的方法被证明优于最新方法。
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