【摘 要】
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跨媒体检索,即输入一种媒体类型的数据,得到与之具有相似语义的多种媒体类型的数据。以往的跨媒体检索都是粗粒度的,只能检索出大范围的结果。而细粒度跨媒体检索则能够分辨子类别之间细微的差距,检索到更细微类别的跨媒体结果,因此细粒度跨媒体检索也可以称为跨媒体子类别检索。然而,细粒度跨媒体检索存在着以下两大挑战:（1）只在类别标签的弱监督作用下很难学习到细粒度子类别之间细微的差异,大大影响了检索的准确率;（
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跨媒体检索,即输入一种媒体类型的数据,得到与之具有相似语义的多种媒体类型的数据。以往的跨媒体检索都是粗粒度的,只能检索出大范围的结果。而细粒度跨媒体检索则能够分辨子类别之间细微的差距,检索到更细微类别的跨媒体结果,因此细粒度跨媒体检索也可以称为跨媒体子类别检索。然而,细粒度跨媒体检索存在着以下两大挑战:（1）只在类别标签的弱监督作用下很难学习到细粒度子类别之间细微的差异,大大影响了检索的准确率;（2）不同媒体数据间不一致的分布和特征表示形成的异质性差异（媒体鸿沟）,使得难以直接对跨媒体数据的相似性进行比较。本文首先回顾了近几年国内外的研究现状,在介绍目前主流的几种细粒度技术和跨媒体检索算法的基础上,引入自注意力机制和实体标签来学习细粒度子类别之间的判别性差异,然后使用生成对抗网络的对抗机制缩小跨媒体数据之间的异质性差异。本文的主要贡献为:提出了一种基于自注意力机制和生成对抗网络的细粒度跨媒体检索算法。针对跨媒体数据间的异质性差异,本文使用了生成对抗网络框架来解决此问题。该框架由特征生成器G和媒体判别器D组成。由于自注意力机制能够定位细粒度子类别之间的判别性区域,从而对不同的子类别加以区分,所以本文采用两个基于自注意力机制的特征提取器组成G。经过G提取的四种媒体数据的特征输入进公共特征学习模块,在媒体判别器的辅助下缩小媒体鸿沟,学习一个公共特征空间,最后采用余弦距离进行相似性度量,从而实现细粒度跨媒体检索。在4个数据集上的实验结果表明了自注意力机制对于学习细粒度特征的有效性。提出了一种基于实体级公共特征空间的细粒度跨媒体检索算法。以往的跨媒体检索算法只是简单地利用类别标签的粗粒度语义,导致公共空间中特征的含义模糊,考虑到实体的可区分性、相关性和可扩展性,提出了实体级公共特征空间的概念。首先针对视频数据含有噪声帧的特点,提出基于特征空间聚类的噪声帧滤除算法来获取更纯净的视频数据,然后在媒体判别器和基于实体标签的约束下学习实体级公共特征表示,该公共特征空间将类别标签的粗粒度特征与实体的细粒度特征相结合,进而更好地学习细粒度子类别的差异。与8种跨媒体检索算法的对比实验表明所提算法的性能有所提高,尤其在与视频有关的检索任务中提高尤为明显。设计并实现了基于生成对抗网络的细粒度跨媒体检索系统,该系统包含5个主要模块:操作设置模块、数据预处理模块、检索结果显示模块、检索性能分析模块、检索结果保存模块,实现了“输入可视化-跨媒体检索-输出可视化-性能分析”的功能。
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