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语义相似性保持的判别式跨模态哈希

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针对跨模态哈希检索方法中存在标签语义利用不充分,从而导致哈希码判别能力弱、检索精度低的问题,提出了一种语义相似性保持的判别式跨模态哈希方法.该方法将异构模态的特征数据投影到一个公共子空间,并结合多标签核判别分析方法将标签语义中的判别信息和潜在关联嵌入到公共子空间中;通过最小化公共子空间与哈希码之间的量化误差提高哈希码的判别能力;此外,利用标签构建语义相似性矩阵,并将语义相似性保留到所学的哈希码中,进一步提升哈希码的检索精度.在LabelMe、MIRFlickr-25k、NUS-WIDE三个基准数据集上进行了大量实验,其结果验证了该方法的有效性.
Discriminant cross-modal hashing with semantic similarity preservation

李鑫勇、滕少华、张巍、滕璐瑶

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广东工业大学计算机学院,广州510006

莫纳什大学,澳大利亚墨尔本

跨模态检索 子空间学习 有监督哈希 相似性保持

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2021

10.19734/j.issn.1001-3695.2021.04.0133

计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心

计算机应用研究

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.93
ISSN：1001-3695
年,卷(期)：2021.38(11)
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