基于联合语义矩阵的深度跨模态哈希的图像检索方法

摘要

本发明公开了一种基于联合语义矩阵的深度跨模态哈希的图像检索方法。该方法包括：随机获取一个批次数量的图像文本对数据，并构造标签矩阵；送入预训练模型VGG19层模型和Word2Vec模型分别得到图像特征和文本特征，并构造联合语义矩阵；利用标签矩阵和联合语义矩阵作为监督信息，构建深度跨模态有监督哈希框架，设置改进后的目标函数，监督网络参数的训练；重复上述，直至训练次数到达设定次数，得到训练好的深度跨模态有监督哈希模型；待检索图像数据经过处理后，输入至训练好的深度跨模态有监督哈希模型进行检索，输出检索结果。经验证，本发明所提出的模型比其他现有基线方法具有更优的检索性能。