[发明专利]一种基于对应的深层信念网络的跨模态检索方法有效
| 申请号： | 201410797791.5 | 申请日： | 2014-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN104462485B | 公开（公告）日： | 2017-12-05 |
| 发明（设计）人： | 李睿凡;芦效峰;鲁鹏;冯方向;李蕾;刘咏彬;王小捷 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 北京德琦知识产权代理有限公司11018 | 代理人： | 谢安昆,宋志强 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于对应的深层信念网络的跨模态检索方法，该方法包括利用特征提取方法分别获得检索目标与检索库中每一个检索成员的初级向量；检索目标的初级向量分别与检索库中每一个检索成员的初级向量，通过对应的深层信念网络获得检索目标的高级向量和检索库中每一个检索成员的高级向量；利用检索目标的高级向量和检索库中每一个检索成员的高级向量计算检索目标与检索库中每一个检索成员的距离；将检索库中与检索目标距离最近的至少一个检索成员确定为与检索目标匹配的对象。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对应 深层 信念 网络 跨模态 检索 方法 | ||
【主权项】：
一种基于对应的深层信念网络的跨模态检索方法，其特征在于，该方法包括：利用特征提取方法分别获得检索目标与检索库中每一个检索成员的初级向量；将所述检索目标和所述检索库中每一个检索成员分别作为第一模态和第二模态，将所述检索目标的初级向量分别与所述检索库中该检索成员的初级向量作为一个组合，通过对应的深层信念网络对组合中的所述检索目标的初级向量和该检索成员的初级向量进行处理，获得所述检索目标的高级向量和该检索成员的高级向量；利用所述检索目标的高级向量和所述检索库中每一个检索成员的高级向量计算所述检索目标与所述检索库中每一个检索成员的距离；将所述检索库中与所述检索目标距离最近的至少一个检索成员确定为与所述检索目标匹配的对象。
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