提升视频检索精度的非线性跨模态哈希方法

在信息技术领域，视频检索是一个关键应用，特别是在以图搜视频的情境下，用户通过上传一张图片来寻找相关的视频内容。现有的基于哈希的视频检索算法普遍依赖线性映射技术，这种映射方式在处理视频的复杂信息时往往表现出不足，主要体现在两个方面：一是线性映射的拟合能力有限，可能导致模型泛化性能下降，影响检索精度；二是它可能无法充分表达视频特征，使视频特征与哈希码之间的关联性降低。 针对这些问题，本文由丁斌和程祥两位研究者提出的基于非线性跨模态哈希的视频检索算法（DCHNP）引入了创新的方法。首先，他们关注图像和视频之间模态间的差异，提出了跨模态哈希的语义鸿沟消除策略，旨在弥合不同模态之间的语义鸿沟，增强算法在处理多源信息时的准确性。 其次，他们针对哈希码对视频内容表征能力不足的问题，采用了深度学习的端到端学习方法。这种方法允许算法从原始视频数据直接学习有效的特征表示，无需中间的线性转换，从而提高视频特征的提取效率和质量。 最后，为了克服现有模型在泛化能力上的不足，作者引入了长短时记忆网络（LSTM）进行非线性映射。LSTM是一种循环神经网络，能够处理序列数据，有助于捕捉视频中的时间相关特征，从而提升模型的适应性和检索的精确度。 实验结果显示，DCHNP算法在视频检索任务中取得了显著的性能提升，相比于现有技术，其在准确性和效率上都有了明显的改进。因此，该算法不仅提高了视频检索的精度，还优化了模型的鲁棒性和扩展性，为以图搜视频等场景提供了更高效、准确的解决方案。 关键词：视频检索、非线性映射、跨模态哈希、端到端学习，这些关键词揭示了文章的核心技术路线，以及它在当前研究领域的前沿地位。本文的研究成果对于推动视频检索技术的进一步发展具有重要的理论和实际价值。