[发明专利]一种基于深层模型的跨模态检索方法有效
| 申请号： | 201410800393.4 | 申请日： | 2014-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN104462489B | 公开（公告）日： | 2018-02-23 |
| 发明（设计）人： | 李睿凡;张光卫;鲁鹏;芦效峰;冯方向;李蕾;刘咏彬;王小捷 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司11018 | 代理人： | 谢安昆,宋志强 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于深层模型的跨模态检索方法，该方法包括利用特征提取方法分别获得目标检索模态与检索库中每一个被检索模态的低级表达向量；目标检索模态的低级表达向量分别与检索库中每一个被检索模态的低级表达向量，通过堆叠对应的受限波尔兹曼机Corr‑RBMs深层模型获得目标检索模态的高级表达向量和检索库中每一个被检索模态的高级表达向量；利用目标检索模态的高级表达向量和检索库中每一个被检索模态的高级表达向量计算目标检索模态与检索库中每一个被检索模态的距离；将检索库中与目标检索模态距离最近的至少一个被检索模态确定为与目标检索模态匹配的对象。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深层 模型 跨模态 检索 方法 | ||
【主权项】：
一种基于深层模型的跨模态检索方法，所述深层模型为堆叠对应的受限波尔兹曼机Corr‑RBMs深层模型，其特征在于，该方法包括：利用特征提取方法分别获得目标检索模态与检索库中每一个被检索模态的低级表达向量；所述目标检索模态的低级表达向量分别与所述检索库中每一个被检索模态的低级表达向量，通过堆叠对应的受限波尔兹曼机Corr‑RBMs深层模型获得所述目标检索模态的高级表达向量和所述检索库中每一个被检索模态的高级表达向量；利用所述目标检索模态的高级表达向量和所述检索库中每一个被检索模态的高级表达向量计算所述目标检索模态与所述检索库中每一个被检索模态的距离；将所述检索库中与所述目标检索模态距离最近的至少一个被检索模态确定为与所述目标检索模态匹配的对象；其中，所述Corr‑RBMs深层模型由至少两层对应的受限波尔兹曼机Corr‑RBM模型堆叠而成，所述Corr‑RBMs深层模型包括第一模态Corr‑RBMs和第二模态Corr‑RBMs，所述第一模态Corr‑RBMs处理所述目标检索模态低级表达向量，所述第二模态Corr‑RBMs处理所述检索库中任一被检索模态的低级表达向量；所述Corr‑RBM包含第一模态受限波尔兹曼机RBM和第二模态受限波尔兹曼机RBM，所述第一模态RBM与所述第二模态RBM包含有相同的可见层神经单元数目和相同的隐藏层神经单元数目，所述第一模态RBM与所述第二模态RBM的隐藏层之间具有相关性约束。
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