数据融合matlab代码-mm-concept-detection-experiments:一组脚本，用于复制不同的多媒体概念检...

数据融合matlab代码mm概念检测实验 目录 萨玛 ### A框架（SMaL），用于来自社交网络的各种多媒体概念检测实验。 我们提供了Flickr [1a]和Twitter [1b]图像的数据集以及一组启用多媒体检测的Matlab和Java脚本。 更具体地说，用户可以从数据集中提取具有VLAD编码的SIFT / color-SIFT描述（密集采样），并可以通过PCA降低其维数。 然后，使用描述符来计算特征函数和top-k特征值[4]。 推导了近似的拉普拉斯特征图，从而改善了时间复杂度。 最后，这些拉普拉斯特征图被用作分类器的新特征向量[2]。 根据各种准确度指标（例如平均平均准确度，AUC曲线，F1得分等）对预测分数进行排名。 该存储库的master分支包含正在进行的Matlab和Java文件，它们构成了框架的当前稳定版本 SIML ###基于SMaL的增量概念检测框架（SIML）。 为了扩展SMaL来解决实时应用中的新未标记数据，我们设计了SIML，这是一种在线实现，它通过递增地计算未标记数据的特征向量[3]。 SIML将新数据插值到从训练集中得出的本征函数。 特别地，在SIML中