联合模态语义相似度修正的无监督跨模态哈希

摘要：

基于哈希编码的无监督跨模态检索方法以其存储代价低、检索速度快、无需人工标注信息的优点受到了广泛的关注.最近的方法通过融合各模态的相似度信息构建联合模态相似度矩阵,用以指导哈希编码网络的学习.然而,这些方法未考虑数据特征空间的流形结构差异对相似度的影响而引入了噪声降低了模型的检索性能.本文提出了一种基于联合模态语义相似度修正的无监督跨模态哈希方法(JSSR),引入特征空间中的流形结构信息修正相似度矩阵中的噪声信息,同时增强语义相关样本的亲和力,使得生成的哈希码更具判别性和区分度.在典型的公开数据集NUS-WIDE和MIR Flickr上的实验结果表明,JSSR在跨模态检索精度上超越了现有的方法.

关键词：跨模态检索、无监督学习、哈希学习、流形结构

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划;国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2023-10-30（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：2204-2211