典型文献
基于松弛Hadamard矩阵的多模态融合哈希方法
文献摘要：
哈希作为一种有效的数据表征技术,已经在应对爆炸式增长的多媒体数据中扮演了重要的角色.它由于低存储和高效率的优势,在多媒体检索领域受到了越来越多的关注.目前多模态哈希学习方法在多媒体检索任务中得到了较好的研究和发展.然而,多数的方法通过编码特征的内积重构成对相似度来保持原始数据的结构信息,但是带来较复杂的优化问题.此外一些模型缺乏判别性使得检索性能的提升受到限制.为了克服上述问题,本文提出一种新型的多模态融合哈希方法,在类别信息的监督下利用Hadamard矩阵为数据生成目标编码,通过松弛严格的二值约束增大类间的间隔,同时采用图嵌入的方式促进类内的紧凑性.本文提出的方法既保证了模型具有很好的判别能力也简化了优化过程.在3个公开数据集上的实验结果表明,本文提出的方法在多媒体数据检索中是非常有效的,平均性能上相比最优的对比方法提高了8.47％.
文献关键词：
哈希学习;多模态融合;Hadamard矩阵;多媒体检索;哈希中心
中图分类号：
作者姓名：
庾骏;黄伟;张晓波;尹贺峰
作者机构：
郑州轻工业大学计算机与通信工程学院,河南郑州450000;江南大学计算机与人工智能学院,江苏无锡214000
文献出处：
引用格式：
[1]庾骏;黄伟;张晓波;尹贺峰-.基于松弛Hadamard矩阵的多模态融合哈希方法)[J].电子学报,2022(04):909-920
A类：
多媒体检索,哈希中心
B类：
松弛,Hadamard,多模态融合,哈希方法,数据表征,表征技术,爆炸式,多媒体数据,哈希学习,编码特征,内积,原始数据,结构信息,优化问题,判别性,受到限制,类别信息,下利,数据生成,目标编码,图嵌入,紧凑性,既保证,公开数据集,数据检索,比方
AB值：
0.329005
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