【摘 要】
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跨模态哈希检索以其较高的检索效率和较低的存储成本,在跨模态检索领域受到了广泛的关注.现有的跨模态哈希大多直接从多模态数据中学习哈希码,不能充分利用数据的语义信息,因此无法保证数据低维特征在模态间的分布一致性,解决这个问题的关键之一是要准确地度量多模态数据之间的相似度.为此,提出一种基于对抗投影学习的哈希(adversarial projection learning based Hashing f
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学与技术学院,浙江工业大学理学院,天津理工大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFB1305200),浙江省自然科学基金(LY18F020032),国家自然科学基金(U1908210,61976192).
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跨模态哈希检索以其较高的检索效率和较低的存储成本,在跨模态检索领域受到了广泛的关注.现有的跨模态哈希大多直接从多模态数据中学习哈希码,不能充分利用数据的语义信息,因此无法保证数据低维特征在模态间的分布一致性,解决这个问题的关键之一是要准确地度量多模态数据之间的相似度.为此,提出一种基于对抗投影学习的哈希(adversarial projection learning based Hashing for cross-modal retrieval, APLH)方法用于跨模态检索.利用对抗训练学习来自不
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