基于鲁棒矩阵分解的离散哈希检索方法

摘要

本发明公开了基于鲁棒矩阵分解的离散哈希检索方法,其通过互联网收集图像和文本两个模态的样本建立数据集；利用BOW算法提取图像和文本两个模态的样本的特征；利用矩阵分解算法学习图像和文本两个模态间的一致性和不一致性，其一致性由共享哈希码来表示，其不一致性由最小化共性来约束；所学习的哈希码可以捕捉不同模态的一致性信息，从而提高检索性能。本发明具有较高的检索性能，并容易应用到大规模数据集，具有广阔的应用前景。