基于矩阵分解的标签语义约束跨模态检索

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中文摘要：跨模态检索是指在不同类型的模态中搜索具有相似语义的数据.现有方法未充分利用样本对多标签信息,且未充分利用标签的语义信息.基于此,提出一种基于矩阵分解的标签语义约束跨模态哈希方法.首先,分别为各模态的样本学习语义表示;然后,根据多标签信息构造语义相似度矩阵来约束模态间语义相关性;最后,利用语义表征学习哈希码及哈希函数.实验结果表明,本方法优于大多数矩阵分解哈希跨模态检索领域的方法.

外文标题：Label Semantic Constraints Matrix Factorization Hashing for Cross⁃modal Retrieval

作者：

梁林清、冯士华

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作者单位：

贵州师范大学数学科学学院,贵阳 550025

关键词：

哈希算法语义约束矩阵分解跨模态检索

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.24.010