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第卷第期

４２ １

Ｖｏｌ．４２Ｎｏ．１

年月

２０１９１ ＣＨＩＮＥＳＥＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＯＭＰＵＴＥＲＳ Ｊａｎ．２０１９

语义耦合相关的判别式跨模态哈希学习算法

严双咏刘长红江爱文叶继华王明文

(江西师范大学计算机信息工程学院南昌 )

３３００２２

摘要基于哈希的跨模态检索以其存储消耗低查询速度快等优点受到广泛的关注跨模态哈希学习的核心问

、 ．

题是如何对不同模态数据进行有效地共享语义空间嵌入学习大多数算法在对多模态数据进行共享空间嵌入的过

．

， ，

程中忽略了特征表示的语义判别性从而导致哈希码表示的类别区分性不强降低了最近邻搜索的准确性和鲁棒

性该文提出了基于语义耦合相关的判别式跨模态哈希特征表示学习算法算法在模型的优化目标函数设计上综

． ．

合了线性判别分类器的思想和跨模态相关性最大化思路，通过引入线性分类器，使得各模态都能够分别学习到各

自具有判别性的二进制哈希码 ，

同时利用耦合哈希表示在嵌入语义空间中最大化不同模态之间的相关性不仅克

．

服了把多种数据投影到一个共同嵌入语义空间的缺陷，而且能够捕捉到不同模态之间的语义相关性算法在 、

． Ｗｉｋｉ

以及 ＿ 三个基准数据集上与最近相关的算法进行了实验比较实验结果表明该文提出的方法在

ＬａｂｅｌＭｅ ＮＵＳＷＩＤ ．

《

检索精度和计算效率上有明显的优势．

计

关键词 ； ； ； ； ；

跨模态检索跨模态哈希线性分类器语义相关性共享子空间多模态

中图法分类号 号 ／

ＴＰ１８ 犇犗犐 １０．１１８９７ＳＰ．Ｊ．１０１６．２０１９．００１６４

算

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