一种基于注意力感知机制的跨模态哈希检索方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于注意力感知机制的跨模态哈希检索方法及系统，包括：对跨模态数据集中的训练集进行特征提取和注意力特征提取，得到经注意力特征加权的跨模态特征；将跨模态数据对的跨模态特征输入至哈希学习模型中，根据输出的跨模态哈希码以最小化损失函数为目标优化哈希学习模型；根据由优化后的哈希学习模型得到的待测数据的哈希码，在与待测数据模态不同的模态数据的哈希码中，筛选满足检索要求的模态数据。将注意力机制应用于跨模态哈希检索任务中，提出注意力感知机制的新型注意力方法，实现对原始数据中的噪声和冗余进行抑制处理同时对重点关注区域进行增强，提高哈希码的生成质量。