基于生成对抗网络的跨模态检索方法

所属分类：电子信息产业

所属单位：宁夏大学

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成果简介

本发明公开了一种基于生成对抗网络的跨模态检索方法，涉及多媒体数据检索技术领域，所述方法包括以下步骤：步骤1、利用特征提取方法对输入模态的数据和目标模态的数据进行特征提取；步骤2、建立和训练GAN模型，使得GAN模型可由输入模态的数据生成目标模态的数据；步骤3、利用GAN模型生成的目标模态的数据与步骤1中获取的对应模态的数据进行相似度匹配，即进行欧式距离的计算；步骤4、将欧式距离的计算结果从小到大排列，从而得到跨模态检索的结果；欧式距离越小，排名越靠前的结果与检索目标的相似度越高。与现有跨模态检索模型相比，本发明更充分利用深度神经网络的学习与映射能力，提高了跨模态检索准确度。

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