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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.