一种跨模态的哈希检索方法和设备技术

本发明专利技术创造属于多媒体信息检索的技术领域，具体涉及了一种跨模态的哈希检索方法和设备。本申请通过获取目标图片库中的已见类别图片和零样本图片，以及所述已见类别图片的确定标签；根据所述已见类别图片确定所述零样本图片的伪标签；根据所述已见类别图片和所述零样本图片确定图像哈希码；根据所述确定标签和所述伪标签确定文本哈希码；根据所述图像哈希码和所述文本哈希码确定跨模态哈希码。使用本发明专利技术可以完成对多标签样本的跨模态哈希检索；同时由于本发明专利技术设计框架使用预训练的图像、文本特征提取网络进行迁移学习，并且特征提取网络可以灵活更换，所以本发明专利技术还具有训练快、对算力要求较灵活的优势。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术创造属于多媒体信息检索的，具体涉及了一种跨模态的哈希检索方法和设备。

技术介绍

1、随着人类社会进入大数据时代，数据量正在以远超从前的速度激增，如何快速准确获取有用的信息是十分重要的，其中跨模态检索成为研究的热点，跨模态哈希检索的主要任务分为基于文本的图像检索和基于图像的图像检索。传统的跨模态检索效果并不是特别好，随着深度学习的快速发展，越来越多研究人员开始注意到深度学习，使用深度学习方法提取的特征不仅有强大的数据表达能力，而且有着十分丰富的语义信息。得益于深度学习强大的特征提取能力，使用深度学习的方法在跨模态检索中能够取得比较好的结果，因此目前大多数相关研究人员都聚焦在使用深度学习的方法来完成跨模态检索任务。而在面对大规模数据库的情况下，一般的跨模态哈希检索就不能很好地满足真实应用场景下所要求的检索速度，这时就要考虑结合哈希的方法。哈希方法可以将高维数据转化为有利于计算机计算和存储的紧凑二进制，并且在转换过程中信息的相似性能够得到转移。正是哈希存储紧凑的这种特性，我们可以提高在大规模数据库下的检索速度，而能在信息转换的同时保留原有信息的相似性的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种跨模态的哈希检索方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述已见类别图片确定所述零样本图片的伪标签，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据训练好的所述视觉语义嵌入网络确定所述零样本图片的伪标签，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述已见类别图片和所述零样本图片确定图像哈希码，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述确定标签和所述伪标签确定文本哈希码，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述图像哈希码...

【技术特征摘要】

1.一种跨模态的哈希检索方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述已见类别图片确定所述零样本图片的伪标签，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据训练好的所述视觉语义嵌入网络确定所述零样本图片的伪标签，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述已见类别图片和所述零样本图片确定图像哈希码，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述确定标签和所述伪标签确定文本哈希码，包括：

6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：肖汉光，曹刘洋，
申请(专利权)人：重庆理工大学，
类型：发明
国别省市：