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题名多模态检索研究综述
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作者
金涛
金冉
侯腾达
袁杰
顾骁哲
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机构
浙江万里学院大数据与软件工程学院
江苏电力信息技术有限公司
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第5期62-75,共14页
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基金
国家自然科学基金(61472348,61672455)
教育部人文社科项目(17YJCZH076)
+1 种基金
浙江省基础公益研究计划(LGF18F020001,LGF21F020022)
宁波市重大科技攻关暨“揭榜挂帅”项目(20211ZDYF020218)。
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文摘
多模态数据的日益增长使得多模态检索技术也相继受到了不少关注。随着汽车、医学等行业引入计算机与大数据技术,大量的行业数据其本身都是以多模态形式呈现出来的,行业的快速发展使人们对信息的需求不断增加,单一模态数据检索已经无法满足人们对信息的需求。为了解决这些问题,满足一种模态的数据检索其他模态数据的需求,通过文献的查阅对多模态检索的方法进行研究,分析了公共子空间、深度学习、多模态哈希算法等不同的研究方法,梳理了近年来提出的解决这些问题的多模态检索技术。最后,对近几年来提出的多模态检索方法根据检索的准确性、检索的效率以及特点等多方面进行评价对比;对多模态检索所遇到的挑战进行分析,并展望多模态检索未来的应用前景。
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关键词
多模态检索
公共子空间
深度学习
哈希算法
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Keywords
multimodal retrieval
public subspace
deep learning
Hash algorithm
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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