一种基于受控语义嵌入的跨模态哈希检索方法

摘要

本发明提出一种基于受控语义嵌入的跨模态哈希检索方法，涉及跨模态信息检索的技术领域，解决了现有跨模态哈希检索方法无法实现公共子空间的语义解耦合的问题，首先确定带标签的多模态数据库；训练标签网络；对数据库中的每一种模态训练一个受控语义嵌入网络；根据数据库所有样本对应的标签，通过标签网络映射成语义向量，通过量化方法成二进制编码；查询阶段根据带标签的查询样本对应模态的受控语义嵌入网络映射成语义向量，计算查询样本的语义向量和数据库所有样本的二进制编码的非对称量化距离，按照从大到小排序返回检索结果；本发明能以可解释的方式学习具有受控语义结构的高度分离的公共语义向量，提高跨模态检索精度。