【摘 要】
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由于互联网上的多媒体数据爆炸式增长,人们对于方便快捷地检索多模态数据的需求日益增强,跨模态检索已经成为当前的研究热点。针对浅层跨模态检索方法的特征提取与哈希编码过
【机 构】
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南京邮电大学计算机学院; 南京邮电大学自动化学院; 南京邮电大学继续教育学院;
【基金项目】
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立项者：吴飞，项目名称：有监督和半监督多视图特征学习方法与应用，编号：61702280;立项者：荆晓远，项目名称：基于深度情景群智感知的面向移动互联网的主动防御技术研究，编号：U1736211
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由于互联网上的多媒体数据爆炸式增长,人们对于方便快捷地检索多模态数据的需求日益增强,跨模态检索已经成为当前的研究热点。针对浅层跨模态检索方法的特征提取与哈希编码过程不完全兼容的问题以及现有的跨模态哈希方法对编码阈值十分敏感的问题,提出了一种基于深度排序哈希的跨模态检索方法。本方法利用深度神经网络使得图像和文本的特征提取与哈希学习过程较好地融合,并利用基于排序的编码函数降低方法对编码阈值的敏感性,减小编码误差。进一步,本文所提方法利用Adaboost方法降低码字之间的冗余。在MIRFlickr、Wiki和NUS-WIDE数据集上,对本文所提方法以及相关前沿方法进行了实验,实验结果表明本文所提方法是有效的。
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