典型文献
基于深度学习的跨模态哈希检索研究进展
文献摘要：
近年来,随着互联网社交媒体的高速发展,各类社交平台上产生的图像、文字、视频等多模态数据呈高速增长趋势.为了能够快速的在多模态数据中找到有用的信息,跨模态检索已成为大数据检索研究的热点之一,而深度跨模态哈希网络能够利用深度学习将不同模态数据从高维特征转换为二进制码,且查询准确率高,因而得到了越来越多的关注.本文将紧跟时代前沿,详细介绍深度跨模态哈希检索的研究现状,并对未来的研究方向展开简要探讨.
文献关键词：
深度学习;数据检索;跨模态哈希学习
中图分类号：
作者姓名：
彭良康;卢向明;徐清波
作者机构：
宁波大学信息科学与工程学院 浙江宁波 315211
文献出处：
引用格式：
[1]彭良康;卢向明;徐清波-.基于深度学习的跨模态哈希检索研究进展)[J].数据通信,2022(03):32-38
A类：
跨模态哈希学习
B类：
跨模态哈希检索,互联网社交媒体,社交平台,多模态数据,高速增长,跨模态检索,数据检索,高维特征,特征转换,二进制码
AB值：
0.20479
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
