【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于多模态数据检索及隐私保护，具体涉及一种隐私保护的高效k邻近跨模态检索方法。
技术介绍
1、由于图像、文本、视频和音频等多模态数据的快速增长，跨模态检索得到了广泛的关注。传统单模态检索技术仅对一个模态的信息进行匹配检索，例如文本可搜索加密技术、事务型数据库等。跨模态检索技术关注同一语义信息的不同模态表征，可以提供一种语义到另一种语义的匹配，利用不同模态数据之间的互补性和一致性，在信息关联检索上有巨大应用前景，可应用于ai、生物信息、智能驾驶、特征推荐等众多领域。由于多模态信息的形式不同，以及对不同模态信息对齐的误差，提升跨模态检索的准确性仍然是一个挑战。
2、近年来，基于浅层哈希的有监督跨模态检索技术出现了新的发展。相比于无监督方案，有监督方案能够利用高级语义信息，例如人工标注的数据标签信息，充分利用多模态数据中的类别区分和语义关联，从而有效地将语义信息映射到低维汉明空间中进行高效搜索。该类检索方法采用矩阵分解、特征映射（如标签相似性）、距离-距离差最小化、量化、非对称替换优化等技术，有效地提升了检索精确和准确率...
【技术保护点】
1.一种隐私保护的高效k邻近跨模态检索方法，其特征在于，应用于包括数据拥有者、双索引云服务器、存储云服务器和用户的系统中，对应隐私保护的高效k邻近跨模态检索方法包括：
2.根据权利要求1所述的隐私保护的高效k邻近跨模态检索方法，其特征在于，数据拥有者根据多模态明文数据对应的特征矩阵和标签矩阵生成多模态明文数据共享的哈希码矩阵和各模态明文数据独立的哈希函数，包括：
3.根据权利要求2所述的隐私保护的高效k邻近跨模态检索方法，其特征在于，所述第一目标函数，公式表示为：
4.根据权利要求2所述的隐私保护的高效k邻近跨模态检索方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种隐私保护的高效k邻近跨模态检索方法，其特征在于，应用于包括数据拥有者、双索引云服务器、存储云服务器和用户的系统中，对应隐私保护的高效k邻近跨模态检索方法包括：
2.根据权利要求1所述的隐私保护的高效k邻近跨模态检索方法，其特征在于，数据拥有者根据多模态明文数据对应的特征矩阵和标签矩阵生成多模态明文数据共享的哈希码矩阵和各模态明文数据独立的哈希函数，包括：
3.根据权利要求2所述的隐私保护的高效k邻近跨模态检索方法，其特征在于，所述第一目标函数，公式表示为：
4.根据权利要求2所述的隐私保护的高效k邻近跨模态检索方法，其特征在于，利用迭代求解算法和三元符号函数求解所述第一目标函数得到各模态明文数据共享的哈希码矩阵，包括：
5.根据权利要求2所述的隐私保...
【专利技术属性】
技术研发人员：张俊英，刘奎志，马鑫迪，王祥宇，姜奇，张俊伟，马卓，沈玉龙，马建峰，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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