基于图卷积的无监督跨模态哈希检索算法

为解决当前无监督跨模态哈希检索在全局相似性矩阵构建和异构数据语义信息融合中存在的困难,提出一种基于图卷积的无监督跨模态哈希检索算法(GCUH)。采用分层次聚合的方式,将各个模态的相似性结构编码到全局相似性矩阵中,获得跨模态的成对相似性信息来指导学习。使用图卷积模块融合跨模态信息,消除邻居结构中的噪声干扰,形成完备的跨模态表征,提出两种相似性保持的损失函数约束哈希码的一致性。与基线模型相比,GCUH在NUS-WIDE数据集上使用64位哈希码执行文本检索图片任务的检索精度提升了6.3%。