| 基于K-means的深度跨模态哈希量化优化方法 |
| |
| 引用本文： | 吴家皋,杨璐,翁玮薇,刘林峰.基于K-means的深度跨模态哈希量化优化方法[J].南京航空航天大学学报,2021,53(5):684-691. |
| |
| 作者姓名： | 吴家皋 杨璐 翁玮薇 刘林峰 |
| |
| 作者单位： | 1.南京邮电大学计算机学院，南京 210023;2.江苏省大数据安全与智能处理重点实验室，南京 210023 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（41571389，61872191）资助项目。 |
| |
| 摘 要： | 互联网应用的普及使得多模态数据快速增长，跨模态检索技术已成为相关领域的关键技术之一。针对现有跨模态哈希算法存在的网络结构和量化方法等方面的问题，本文在新的深度跨模态哈希检索模型之上，提出了一种基于K-means的深度跨模态哈希量化优化方法（K-means-based quantitative-optimization for deep cross-modal hashing，KQDH）。该方法通过K-means聚类算法对多模态数据特征向量分类，并通过集体量化方式来控制量化误差，使得哈希码更好地表示出多模态特征。实验结果表明，该方法能在多模态数据之间保持相似性并最大程度地捕获语义信息，从而提高跨模态检索的准确性和效率。
|
| 关 键 词： | 多模态 哈希算法 聚类算法 特征向量 |
| 收稿时间： | 2020/10/29 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/12/5 0:00:00 |
K-means Based Quantitative-Optimization Method for Deep Cross-Modal Hashing |
| |
| WU Jiagao,YANG Lu,WENG Weiwei,LIU Linfeng.K-means Based Quantitative-Optimization Method for Deep Cross-Modal Hashing[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2021,53(5):684-691. |
| |
| Authors: | WU Jiagao YANG Lu WENG Weiwei LIU Linfeng |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | multi-modal hash algorithm clustering algorithm feature vector |
|
| 点击此处可从《南京航空航天大学学报》浏览原始摘要信息 |
| 点击此处可从《南京航空航天大学学报》下载免费的PDF全文 |
