[发明专利]一种基于自学习的跨模态哈希检索方法

摘要

一种基于自学习的跨模态哈希检索方法，属于计算机技术领域，步骤为：1)通过共矩阵分解技术学习不同模态的潜在公共语义特征；2)通过正交变换和量化过程学习到统一的、具有辨别性的二进制码；3)将模态内和模态间的相似度保持整合为图正则化项，并嵌入到二进制码的生成过程中；4)计算和优化目标函数，迭代更新多个矩阵变量直至满足收敛条件；5)采用自学框架完成特定模态哈希函数的学习。本发明针对阈值策略造成大量化误差的问题，将不同模态公共表示的二进制编码损失最小化，同时嵌入模态内部和模态间的相似性，并引入自学习哈希方案学习到更具有辨别性的哈希函数。能够有效减小二值量化阶段的编码误差，提高哈希码的质量和跨模态检索的性能。