
联系人: 山东师范大学
所在地:山东 济南市
高维多模态数据规模不断扩大,数据存储和检索面临新挑战。研究多模态数据稀疏化降维及哈希技术,降低存储空间,提高检索速度,已引起学术和产业界的高 度关注。传统稀疏化降维及哈希技术处理多模态数据时,与检索应用分割开来,忽略多模态数据间语义关联对降维的影响。本课题研究,如何结合多模态数据检索需求,实现检索引导的多模态数据稀疏化降维及哈希技术。首先研究建立多模态数据 语义关联模型、检索序列模型、同模态与不同模态数据相似保持模型,然后将多个 模型统一在一个框架中。执行多模态数据稀疏化降维及哈希投影时,该框架既可以 保持同模态数据的全局、局部及语义相似特性,又可以保持不同模态数据间与检索 密切相关的语义关联、检索序列和语义相似特性,从而有利于提高稀疏化处理后多模态数据的检索性能和检索效率。
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