一种基于相似性保持的跨模态数据的离散哈希检索方法

摘要

本发明公开了一种基于相似性保持的跨模态数据的离散哈希检索方法。建立由包含两个模态的样本构成的跨模态检索数据集，分为训练集和测试集；建立保持模态间相似性和模态内相似性的目标函数，通过一种离散优化方法对目标函数进行求解获得哈希码矩阵；根据哈希码矩阵学习各个模态的哈希函数；利用哈希函数计算训练集和测试集中所有样本的哈希码；一个模态测试集为查询集，另一个模态训练集为检索集，计算查询集中样本的哈希码和检索集中样本的哈希码之间汉明距离，排序作为检索结果。本发明可有效地保持模态间的相似性和模态内的相似性，并且考虑了哈希码的离散特性，采用一种离散优化的方法对目标函数进行求解，从而提高跨模态检索的准确性。