作者：陈凤; 蒙祖强哈希函数语义一致性cca算法异构多模态
摘要：随着大数据时代的发展,网络上的文本、图像、视频、音频等异构多模态数据呈指数级增长。在海量数据中进行异构多模态数据的检索,成为了热门的研究方向。但是,异构多模态数据检索面临两大挑战:1)数据存在“语义鸿沟”,即如何表达异构多模态数据之间的相似性;2)在海量数据中,如何进行准确高效的检索。针对哈希检索算法忽略了异构多模态数据之间语义一致性的问题,文中提出了一种基于CCA(典型相关性分析)语义一致性的哈希检索算法(CCA-SCH)。该算法为了保持模态内的语义一致性,分别生成文本和图像数据的语义模型;为了保持模态间的语义一致性,通过CCA算法融合文本和图像语义,生成最大相关矩阵;同时引入2,ρ范式来减少原始数据集的噪声和冗余信息,使哈希函数具有更好的鲁棒性。实验结果表明,CCA-SCH算法在实验数据集上的均值平均准确率(Map)相较于基准算法提升了10%以上,体现了该算法更好的检索性能。
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