耦合保持投影哈希跨模态检索

来源 :中国图象图形学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhang1118168
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目的基于哈希的跨模态检索方法因其检索速度快、消耗存储空间小等优势受到了广泛关注。但是由于这类算法大都将不同模态数据直接映射至共同的汉明空间,因此难以克服不同模态数据的特征表示及特征维度的较大差异性,也很难在汉明空间中同时保持原有数据的结构信息。针对上述问题,本文提出了耦合保持投影哈希跨模态检索算法。方法为了解决跨模态数据间的异构性,先将不同模态的数据投影至各自子空间来减少模态"鸿沟",并在子空间学习中引入图模型来保持数据间的结构一致性;为了构建不同模态之间的语义关联,再将子空间特征映射至汉明空间以得
其他文献
液相微萃取(LPME)是一种微型的环境友好型的样品前处理技术,集萃取、富集、浓缩于一体,对整个化学领域具有重要意义,尤其在食品分析领域,它已成为样品前处理技术的研究热点。液相微萃取克服了传统方法的弊端,具有有机试剂用量少,操作简单、快速,富集因子高等优点。基于液相微萃取的前处理技术也在不断开发应用,通过总结液相微萃取的原理及其在食品分析领域的应用,讨论不同前处理技术的优缺点,并对其未来发展趋势进行展望。