[发明专利]基于层次标签的跨模态哈希模型构建方法、搜索方法及装置有效
| 申请号： | 201910393905.2 | 申请日： | 2019-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN110188209B | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 王润琦;宋雪萌;孙畅畅;崔超然;关惟俐;宓生润 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F16/41 | 分类号： | G06F16/41;G06F16/43;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 杨哲 |
| 地址： | 250101 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开公开了一种基于层次标签的跨模态哈希模型构建方法、搜索方法及装置，接收多模态数据集，进行预处理；将预处理后的样本根据模态的不同将相对的数据输入预训练的多路径神经网络；根据预训练的神经网络和多层感知机分别提取不同模态的特征数据，得到不同模态的层次哈希表示；根据层次标签构建预处理后样本在不同层次上的相似矩阵，根据每层相似矩阵中值训练哈希表示的内积，评测样本之间的语义相似性；采用不同粒度的层次标签，并分析层次比对神经网络性能影响，确定最佳层次比；根据每层哈希表示得到哈希码；训练双路径神经网络，并使用SGD梯度下降法优化训练双路径神经网络，建立基于层次标签的深度跨模态哈希模型，用于跨模态搜索。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 层次 标签 跨模态哈希 模型 构建 方法 搜索 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于层次标签的跨模态哈希模型构建方法，其特征在于，该方法包括：接收多模态数据集，对其中的样本进行预处理过滤干扰数据；将预处理后的样本根据模态的不同将相对的数据输入预训练的多路径神经网络；根据预训练的神经网络和多层感知机分别提取不同模态的特征数据，得到不同模态的层次哈希表示；根据层次标签构建预处理后样本在不同层次上的相似矩阵，根据每层相似矩阵中值训练哈希表示的内积，评测样本之间的语义相似性；采用不同粒度的层次标签，并分析层次比对神经网络性能影响，确定最佳层次比；根据每层哈希表示得到哈希码，正则化哈希表示和哈希码，并平衡学习哈希码将其中的信息最大化；训练双路径神经网络，并使用SGD梯度下降法优化训练双路径神经网络，建立基于层次标签的深度跨模态哈希模型。
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