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      電子發燒友網>電子資料下載>物聯網>基于語義耦合相關的判別式跨模態哈希特征表示學習算法

      基于語義耦合相關的判別式跨模態哈希特征表示學習算法

      2021-03-31 | pdf | 2.04 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　基于哈希的跨模態檢索以其存儲消耗低、査詢速度快等優點受到廣泛的關注。跨模態哈希學習的核心問題是如何對不同模態數據進行有效地共享語義空間嵌入學習。大多數算法在對多模態數據進行共享空間嵌入的過程中忽略了特征表示的語義判別性，從而導致哈希碼表示的類別區分性不強，降低了最近鄰搜索的準確性和魯棒性。該文提出了基于語義耦合相關的判別式跨模態哈希特征表示學習算法。算法在模型的優化目標函數設計上綜合了線性判別分類器的思想和跨模態相關性最大化思路，通過引入線性分類器，使得各模態都能夠分別學習到各自具有判別性的二進制哈希碼。同時利用耦合哈希表示在嵌人語義空間中最大化不同模態之間的相關性，不僅克服了把多種數據投影到一個共同嵌人語義空間的缺陷，而且能夠捕捉到不同模態之間的語義相關性。算法在Labelme以及NUS_WI三個基準數據集上與最近相關的算法進行了實驗比較。實驗結果表明該文提出的方法在檢索精度和計算效率上有明顯的優勢。

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