[发明专利]面向携带新类别的增量数据的快速跨模态检索方法及系统有效
| 申请号： | 202110878050.X | 申请日： | 2021-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN113326289B | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 罗昕;孙钰;詹雨薇;许信顺 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06F16/2453 | 分类号： | G06F16/2453;G06N3/04 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李圣梅 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出了面向携带新类别的增量数据的快速跨模态检索方法及系统，包括：增量哈希学习步骤：从多媒体已知类别数据库存储的已知哈希码中提取已知类别标签的二值表示，然后根据已有类别标签与未知类别标签的相似性关系，获取未知类别标签的二值表示，用来监督增量类别数据库中增量数据的哈希码的生成；哈希函数学习步骤：在哈希函数的学习过程中，从已知类别数据库及增量类别数据库中通过抽样获取锚点集，基于该锚点集采用非对称策略更新深度网络的参数，进行哈希函数的学习，获得所需模型。可以在保持原有数据的哈希码不变的情况下直接学习未知增量类数据的哈希码，从而可以满足快速训练的模式要求。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 携带 类别 增量 数据 快速 跨模态 检索 方法 系统 | ||
【主权项】：
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