基于柯西分布的深度哈希跨媒体检索

摘要：

针对深度哈希跨媒体检索方法中,语义相似的媒体对象的哈希码在汉明空间内的分布不合理问题,提出了一种新的深度哈希跨媒体检索模型.该模型是在汉明空间内利用柯西分布对现有的深度哈希跨媒体关联损失进行改进,使得语义相似的媒体对象哈希码距离较小,语义不相似的媒体对象哈希码较大,进而提高模型的检索效果.同时,本文给出了一种高效的模型求解方法,采用交替迭代方式获得模型的近似最优解.在Flickr-25k数据集,IAPR TC-12数据集和MS COCO数据集上的实验结果表明,该方法可以有效的提高跨媒体检索性能.

关键词：跨媒体检索;哈希学习;柯西函数;汉明距离;汉明空间

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资助基金：国家自然科学基金;中央支持地方高校改革发展资金人才培养支持计划;黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目;黑龙江省高等教育教学改革研究项目;东北石油大学引导性创新基金

在线出版日期：2021-08-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：171-178