哈希方法

作品数：59被引量：136H指数：6
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用于语音检索的三联体深度哈希方法
《计算机应用》2023年第9期2910-2918,共9页张秋余 温永旺 
国家自然科学基金资助项目(61862041)。
现有基于内容的语音检索中深度哈希方法对监督信息利用不足,生成的哈希码是次优的,而且检索精度和检索效率不高。针对以上问题,提出一种用于语音检索的三联体深度哈希方法。首先,将语谱图图像特征以三联体方式作为模型的输入来提取语音...
关键词：语音检索 三联体深度哈希 注意力机制 语谱图特征 三联体交叉熵损失 
自适应混合注意力深度跨模态哈希被引量：1
《计算机应用》2022年第12期3663-3670,共8页柳兴华 曹桂涛 林秋斌 曹文明 
国家自然科学基金资助项目(61771322)。
针对现有哈希方法在特征学习过程中无法区分各区域特征信息的重要程度和不能充分利用标签信息来深度挖掘模态间相关性的问题,提出了自适应混合注意力深度跨模态哈希检索(AHAH)模型。首先,通过自主学习得到的权重将通道注意力和空间注意...
关键词：跨模态检索 哈希方法 深度神经网络 自适应 混合注意力 
深度非对称离散跨模态哈希方法
《计算机应用》2022年第8期2461-2470,共10页王晓雨 王展青 熊威 
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2019ZY232)。
大多数深度监督跨模态哈希方法采用对称的方式学习哈希码,导致其不能有效利用大规模数据集中的监督信息;并且对于哈希码的离散约束问题,常采用的基于松弛的策略会产生较大的量化误差,导致哈希码次优。针对以上问题,提出深度非对称离散...
关键词：跨模态检索 深度神经网络 非对称哈希 语义信息嵌入 离散优化 
基于离散哈希的聚类
《计算机应用》2022年第3期713-723,共11页轩书婷 刘惊雷 
国家自然科学基金资助项目(62072391);山东省自然科学基金资助项目(ZR2020MF148)。
传统的聚类方法是在数据空间进行,且聚类数据的维度较高。为了解决这两个问题,提出了一种新的二进制图像聚类方法——基于离散哈希的聚类(CDH)。该框架通过L21范数实现自适应的特征选择,从而降低数据的维度;同时通过哈希方法将数据映射...
关键词：哈希方法 自动特征选择 稀疏二进制矩阵 L21范数 收敛优化 汉明空间 
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