基于松弛Hadamard矩阵的多模态融合哈希方法.docx

### 基于松弛Hadamard矩阵的多模态融合哈希方法 #### 概述 随着社交媒体和移动互联网的迅速发展，多媒体数据的数量呈现出了前所未有的爆炸式增长，这给信息检索带来了巨大的挑战。多媒体数据包括但不限于图像、文本、视频、音频等形式，这些不同类型的数据在表达同一主题时往往具有很强的互补性。为了应对海量数据检索的需求，哈希技术作为一种高效的信息检索手段受到了广泛关注。哈希方法可以将高维数据编码为二进制码，不仅保留了原始数据的相似性信息，而且还大大加快了检索速度并节约了存储空间。 #### 哈希技术分类 现有的哈希学习方法大致可以分为两类：单模态哈希和跨模态哈希。 1. **单模态哈希**：这类方法专注于处理单一类型的数据，如仅图像或仅文本等。 2. **跨模态哈希**：这类方法关注如何在不同模态之间建立关联，例如图像和对应的文本描述。 #### 多模态哈希技术 不同于单模态哈希和跨模态哈希，多模态哈希技术更加强调联合利用多个模态的数据来综合地表示实例样本。在这种情况下，目标查询和数据库数据都是由异构多模态特征描述的。每种模态从不同的角度描述实例，并具有各自的特点。因此，将不同模态的特征结合起来，可以更加全面准确地表示查询和数据库数据，从而实现更精准的检索。 #### 存在的问题及解决方案 虽然多模态哈希技术已经取得了一定的进步，但仍存在一些挑战： - **二值化离散约束的挑战**：大多数多模态哈希方法采用内积操作来保持同类样本编码的一致性和异类样本之间的差异性，但这种操作受到二值化离散约束的影响，使得模型优化变得困难。 - **权重分配问题**：采用固定的权重对多模态数据进行哈希编码，这在复杂的多模态数据场景中无法充分捕捉各模态之间的互补信息，从而导致检索精度受限。 针对这些问题，本文提出了一种新的多模态哈希方法——基于松弛Hadamard矩阵的多模态融合哈希方法（Multimodal Fusion Hashing based on Relaxed Hadamard matrix，简称MFH-RH）。该方法的主要创新点在于： 1. **引入Hadamard矩阵生成目标编码**：MFH-RH通过Hadamard矩阵为多模态数据生成目标编码，这有助于同类数据向相同的哈希中心靠拢。此外，对目标编码进行了松弛处理，以增加不同类别的间隔，并通过图嵌入方法保证类内的紧凑性，从而增强了投影矩阵的判别能力。 2. **两阶段学习机制**：MFH-RH采用两阶段的学习方式，即训练阶段和哈希编码阶段。这种机制可以自适应地捕捉样本模态间的互补信息，增强了模型在复杂多模态数据场景中的适应能力和鲁棒性。在优化过程中，通过闭合解的形式求解离散变量，有效提高了优化效率。 #### MFH-RH框架 MFH-RH框架可以分为两个阶段： 1. **训练阶段**：在这个阶段，通过Hadamard矩阵生成目标编码，使得同类数据向相同的哈希中心靠近。为了增强类内的紧凑性和类间的松散性，还引入了图正则项和松散项。 2. **哈希编码阶段**：为了捕捉样本中不同媒体数据的差异性，采用了一种自适应的加权方案来编码批数据。生成的哈希编码会被存储在数据库中，对于任意的查询样本，首先为其生成哈希特征，然后与数据库中样本的编码进行匹配，最终返回最近邻的样本作为搜索结果。 #### 总结 MFH-RH是一种创新的多模态哈希方法，它通过引入Hadamard矩阵以及两阶段的学习机制来解决现有哈希方法中存在的问题。这种方法不仅可以提高检索精度，还能更好地适应复杂多模态数据环境，为未来的多模态信息检索提供了有力的支持。