重构约束的离散矩阵因式分解跨模态哈希

• 作者: 张万桢 刘同来 李志梅
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 离散 跨模态 重构 矩阵因式分解 哈希
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 多媒体技术
• 页码范围: 525-532
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.02.033

摘要

针对目前跨模态哈希方法中存在的哈希码鲁棒性不足、量化误差较大的问题,提出一种重构约束的离散矩阵因式分解哈希算法.通过矩阵因式分解直接学习多模态数据的离散深层潜在语义,避免松弛-量化产生的大量误差;将学习的深层语义重构回原始数据,降低数据中冗余信息的影响,加强哈希码的鲁棒性与可区分性.该算法在Wiki、NUS-WIDE和MirFlickr-25 k这3个公开的基准数据集上与最近相关的算法进行实验比较,实验结果表明,所提方法在检索精度和效率上有明显优势.