发布时间:2025-02-07 15:56:02 点击量:
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专利摘要:本发明公开了一种基于哈希算法和邻域图的跨模态检索方法及装置,检索方法包括:获取多模态原始样本,对多模态原始样本经过特征变换前后得到的残差值进行最小化处理,得到最小化残差值;根据协同矩阵分解方法学习多模态原始样本之间的潜在关联,并根据潜在关联计算得到多模态原始样本的模态间的语义一致性;采用邻域图的流形学习,计算得到多模态原始样本的模态内的语义一致性;将最小化残差值、模态间的语义一致性和模态内的语义一致性,结合避免过度拟合的正则化计算得到目标函数。本发明实施例通过综合考虑多模态的全局特征和模态间的局部特征,计算得到用于跨模态检索的目标函数,以实现提高跨模态检索的全面性和准确性。