多模态在线哈希的国外研究现状

多模态在线哈希是一种利用多种数据类型进行哈希处理的技术，可以在大规模多媒体数据中进行快速的相似性搜索和检索。以下是国外的一些研究现状：

1. "Multi-modal Compact Bilinear Pooling for Visual Question Answering and Visual Grounding" - 这篇论文提出了一种多模态紧凑双线性池化方法，用于视觉问答和视觉定位任务。该方法可以有效地捕捉多种数据类型之间的交互信息，提高了模型的性能。

2. "Multimodal Deep Learning for Robust RGB-D Object Recognition" - 该研究利用RGB-D深度图像和语音信息进行多模态在线哈希处理，在物体识别任务中取得了良好的效果。

3. "Multimodal Deep Hashing for Large-Scale Cross-Modal Retrieval" - 这篇论文提出了一种多模态深度哈希方法，可以在大规模跨模态检索任务中进行快速的相似性搜索。该方法结合了深度学习和哈希技术，有效地解决了跨模态检索中的问题。

4. "Multimodal Deep Learning for Audio-Visual Speech Recognition" - 该研究利用语音和视频信息进行多模态在线哈希处理，在语音识别任务中取得了良好的效果。

总之，多模态在线哈希是一个非常有前途的研究领域，将深度学习和哈希技术相结合可以有效地解决跨模态数据的相似性搜索和检索问题。