【摘 要】
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随着大数据时代的发展,网络上的文本、图像、视频、音频等异构多模态数据呈指数级增长。在海量数据中进行异构多模态数据的检索,成为了热门的研究方向。但是,异构多模态数据
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61762009）资助
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随着大数据时代的发展,网络上的文本、图像、视频、音频等异构多模态数据呈指数级增长。在海量数据中进行异构多模态数据的检索,成为了热门的研究方向。但是,异构多模态数据检索面临两大挑战:1)数据存在“语义鸿沟”,即如何表达异构多模态数据之间的相似性;2)在海量数据中,如何进行准确高效的检索。针对哈希检索算法忽略了异构多模态数据之间语义一致性的问题,文中提出了一种基于CCA(典型相关性分析)语义一致性的哈希检索算法(CCA-SCH)。该算法为了保持模态内的语义一致性,分别生成文本和图像数据的语义模型;为了保持模态
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