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基于哈希的跨模態(tài)檢索以其存儲消耗低、査詢速度快等優(yōu)點受到廣泛的關注?？缒B(tài)哈希學習的核心問題是如何對不同模態(tài)數(shù)據(jù)進行有效地共享語義空間嵌入學習。大多數(shù)算法在對多模態(tài)數(shù)據(jù)進行共享空間嵌入的過程中忽略了特征表示的語義判別性，從而導致哈希碼表示的類別區(qū)分性不強，降低了最近鄰搜索的準確性和魯棒性。該文提出了基于語義耦合相關的判別式跨模態(tài)哈希特征表示學習算法。算法在模型的優(yōu)化目標函數(shù)設計上綜合了線性判別分類器的思想和跨模態(tài)相關性最大化思路，通過引入線性分類器，使得各模態(tài)都能夠分別學習到各自具有判別性的二進制哈希碼。同時利用耦合哈希表示在嵌人語義空間中最大化不同模態(tài)之間的相關性，不僅克服了把多種數(shù)據(jù)投影到一個共同嵌人語義空間的缺陷，而且能夠捕捉到不同模態(tài)之間的語義相關性。算法在Labelme以及NUS_WI三個基準數(shù)據(jù)集上與最近相關的算法進行了實驗比較。實驗結果表明該文提出的方法在檢索精度和計算效率上有明顯的優(yōu)勢。
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