基于深度学习与中心相关性度量算法的跨媒体检索方法研究

资 源 简 介

基于深度学习与中心相关性度量算法的跨媒体检索方法研究

详 情 说 明

跨媒体检索是当前多媒体领域的研究热点，其核心挑战在于如何建立不同类型媒体数据（如图像、文本、音频）之间的语义关联。本文探讨的深度学习和中心相关性度量算法为该问题提供了创新解决方案。

该方法主要包含三个关键技术环节：首先通过深度神经网络提取跨媒体数据的统一特征表示，解决异构数据间的"语义鸿沟"问题；其次引入中心相关性度量算法，该算法通过计算数据点到类别中心的距离来构建更精准的相似性度量空间；最后通过联合优化特征提取和度量学习过程，使不同模态数据在共享子空间中对齐。

相比传统方法，这种结合方式具有两大优势：深度网络能自动学习高层语义特征，避免人工特征设计的局限性；中心相关性度量则通过类别中心约束，增强了类内紧凑性和类间区分度。实验表明，该方法在跨模态检索任务中能显著提升准确率，特别是在处理视觉-文本跨媒体检索时，其mAP值可比传统方法提升15%以上。