计算机应用研究

作者：许炫淦,房小兆,孙为军,韩娜,吴惠粦,黄永慧,

单位：1.广东工业大学a.计算机学院;b.自动化学院,广州510006；2.广东技术师范大学计算机科学学院,广州510006；3.广州国家现代农业产业科技创新中心,广州510500；

关键词：跨模态检索,有监督哈希,相似矩阵,标签信息,

基金：广东省重点领域研发计划项目(2019B010121001)；国家自然科学基金面上项目(61772141,62006048,61972102)；科技部国家重点研发计划项目(2018YFB1802400)；广东省科技计划项目(2021A1515012017,2019B110210002,2019B020208001)；；

针对大多数跨模态哈希检索方法仅通过分解相似矩阵或标签矩阵，从而导致标签语义信息利用不充分、标签矩阵分解过程语义信息丢失以及哈希码鉴别能力差的问题，提出了一种语义嵌入重构的跨模态哈希检索方法。该方法首先通过最小化标签成对距离和哈希码成对距离之间的距离差，从而将标签矩阵的成对相似性嵌入哈希码；接着对标签矩阵分解并重构学得共同子空间，共同子空间再回归生成哈希码，从而将标签矩阵的类别信息嵌入哈希码，并有效地控制标签矩阵分解过程的语义信息丢失情况，进一步提高哈希码的鉴别能力。在公开的三个基准数据集上进行了多个实验，实验结果验证了该方法的有效性。

来源：2022年第6期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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