【摘 要】
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随着网络与人们生活越来越紧密的结合,每个人都成为互联网上信息的生产者,每天有海量的数据在产生,信息检索成为了一个十分重要的课题,人们对于信息检索的需求也不再是单纯的用关键字查找相关文本,而是文本、图片、音频、视频等各种模态的数据互相检索查询,因此跨模态检索成为了信息检索方法研究的热点。跨模态哈希方法由于其额外空间占用低、检索速度快的特点成为了跨模态检索问题的一个优秀解决方案,因此受到越来越多的研究
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随着网络与人们生活越来越紧密的结合,每个人都成为互联网上信息的生产者,每天有海量的数据在产生,信息检索成为了一个十分重要的课题,人们对于信息检索的需求也不再是单纯的用关键字查找相关文本,而是文本、图片、音频、视频等各种模态的数据互相检索查询,因此跨模态检索成为了信息检索方法研究的热点。跨模态哈希方法由于其额外空间占用低、检索速度快的特点成为了跨模态检索问题的一个优秀解决方案,因此受到越来越多的研究和关注,新的跨模态哈希方法也不断被提出。但是,现在已有的跨模态哈希方法主要还是面临一些问题,比如没有考虑到弱监督数据可能存在的标签噪声问题、数据分布不平衡问题等。本文针对弱监督数据中可能存在的两种问题,结合具体场景设计了不同的跨模态哈希学习方法,跨模态哈希检索中可能存在的两类问题,提升了跨模态哈希在实际检索问题中应用的可能性和广泛性,具体工作如下:（1）由于深度神经网络的发展,高精确率的模型对于模型规模和训练数据规模的需求越来越大,有时候我们需要考虑使用标签并不完全准确的数据对模型进行训练。面向具有标签噪声的数据,我们提出了标签噪声鲁棒的跨模态哈希学习方法（Label noise robust cross-modal hashing,LNRCMH）。LNRCMH方法主要分为两个模块,哈希编码学习模块和标签噪声样本检测模块:首先,LNRCMH方法中设计了基于局部离群点检测算法的噪声标签样本检测方法,通过衡量样本的离群度判断样本被噪声污染的可能性高低,再根据此数值对训练样本对加权,通过降低噪声样本在模型训练中所占权重的方法,提升模型面对标签噪声的鲁棒性;其次,LNRCMH方法通过两个神经网络学习样本不同模态的特征,并将特征进行二值化处理,得到哈希编码。最后,在两个数据集上的实验证明了提出的LNRCMH的有效性。（2）自然界中存在的数据分布大都并非均匀分布,而是服从长尾分布的,但是目前存在的跨模态哈希方法都是默认样本的均匀分布。针对长尾分布的数据,我们提出了面向长尾分布数据的元跨模态哈希学习方法（Meta cross-modal hashing,Meta CMH）。该方法通过元嵌入的方法,将深度神经网络学习到的头部类别抽象成原型,再通过线性组合的方式得到记忆特征,通过直接学习到的深度特征与记忆特征的加权组合,我们提高了样本个数较少的尾部类别的特征提取效果,而且同时解决了尾部类别的少样本学习问题,提升了跨模态哈希学习方法在面对不平衡分布数据时的检索效果。最后,在两个数据集上的实验也证明了提出的Meta CMH的有效性。
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