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　　基于排序的离散跨模态哈希方法研究的开题报告 一、研究背景 在信息检索、图像检索等领域中，哈希方法是一种在低维空间中快速检索大数据的有效方法。哈希方法可以将高维数据映射到低维空间，并通过对低维数据进行哈希编码，在常数时间内快速比较两个数据的相似性。然而，跨模态哈希方法面临着多个模态之间数据差异大、无法进行直接比较的问题。 通过学习不同模态之间的相似性，离散跨模态哈希方法能够将不同模态之间的数据映射到相似的低维空间，并产生一致的哈希编码。离散跨模态哈希方法能够在不同模态之间产生一致的哈希编码，使得不同模态之间的数据能够进行...

　　基于排序的离散跨模态哈希方法研究的开题报告 一、研究背景 在信息检索、图像检索等领域中，哈希方法是一种在低维空间中快速检索大数据的有效方法。哈希方法可以将高维数据映射到低维空间，并通过对低维数据进行哈希编码，在常数时间内快速比较两个数据的相似性。然而，跨模态哈希方法面临着多个模态之间数据差异大、无法进行直接比较的问题。 通过学习不同模态之间的相似性，离散跨模态哈希方法能够将不同模态之间的数据映射到相似的低维空间，并产生一致的哈希编码。离散跨模态哈希方法能够在不同模态之间产生一致的哈希编码，使得不同模态之间的数据能够进行直接比较。因此，离散跨模态哈希方法在跨模态数据检索、图像与文本、音频等多模态数据融合等领域具有广泛的应用前景。 二、研究现状 现有的跨模态哈希方法主要分为两类：基于连续的跨模态哈希和基于离散的跨模态哈希。连续跨模态哈希方法通过学习模态之间的线性嵌入，将不同模态之间的数据映射到低维连续空间中，并通过连续的哈希编码进行相似性比较。而离散跨模态哈希方法则是将不同模态之间的数据映射到离散空间中，并产生一致的离散哈希编码，实现跨模态数据的比较。 基于排序的离散跨模态哈希方法是当前研究的热点。该方法通过将模态之间数据的排序关系建模到哈希编码中，实现不同模态之间的数据跨度和哈希编码的一致性。当前的研究主要集中在对排序关系的建模和算法优化方面。 三、研究内容和方法

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