交易价格： 面议
类型： 非专利
技术成熟度： 正在研发
交易方式：
联系人： 柯安星
所在地：山东济南市
高维多模态数据规模不断扩大，数据存储和检索面临新挑战。研究多模态数据稀疏化降维及哈希技术，降低存储空间，提高检索速度，已引起学术和产业界的高 度关注。传统稀疏化降维及哈希技术处理多模态数据时，与检索应用分割开来，忽略多模态数据间语义关联对降维的影响。本课题研究，如何结合多模态数据检索需求，实现检索引导的多模态数据稀疏化降维及哈希技术。首先研究建立多模态数据 语义关联模型、检索序列模型、同模态与不同模态数据相似保持模型，然后将多个 模型统一在一个框架中。执行多模态数据稀疏化降维及哈希投影时，该框架既可以 保持同模态数据的全局、局部及语义相似特性，又可以保持不同模态数据间与检索 密切相关的语义关联、检索序列和语义相似特性，从而有利于提高稀疏化处理后多模态数据的检索性能和检索效率。
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