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语义嵌入重构的跨模态哈希检索
文献摘要：
针对大多数跨模态哈希检索方法仅通过分解相似矩阵或标签矩阵,从而导致标签语义信息利用不充分、标签矩阵分解过程语义信息丢失以及哈希码鉴别能力差的问题,提出了 一种语义嵌入重构的跨模态哈希检索方法.该方法首先通过最小化标签成对距离和哈希码成对距离之间的距离差,从而将标签矩阵的成对相似性嵌入哈希码;接着对标签矩阵分解并重构学得共同子空间,共同子空间再回归生成哈希码,从而将标签矩阵的类别信息嵌入哈希码,并有效地控制标签矩阵分解过程的语义信息丢失情况,进一步提高哈希码的鉴别能力.在公开的三个基准数据集上进行了多个实验,实验结果验证了该方法的有效性.
文献关键词：
跨模态检索;有监督哈希;相似矩阵;标签信息
中图分类号：
作者姓名：
许炫淦;房小兆;孙为军;韩娜;吴惠粦;黄永慧
作者机构：
广东工业大学计算机学院,广州510006;广东工业大学自动化学院,广州510006;广东技术师范大学计算机科学学院,广州510006;广州国家现代农业产业科技创新中心,广州510500
文献出处：
引用格式：
[1]许炫淦;房小兆;孙为军;韩娜;吴惠粦;黄永慧-.语义嵌入重构的跨模态哈希检索)[J].计算机应用研究,2022(06):1645-1650,1672
A类：
有监督哈希
B类：
语义嵌入,跨模态哈希检索,检索方法,相似矩阵,标签语义信息,信息利用,矩阵分解,分解过程,信息丢失,哈希码,鉴别能力,离差,学得,子空间,类别信息,基准数据集,跨模态检索,标签信息
AB值：
0.222789
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