我院在跨模态哈希检索领域取得重要进展，相关成果发表于国际顶级期刊IEEE TCSVT与KBS
发布时间 : 2025-07-16
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近日，我院朱磊博士及其科研团队在跨模态哈希检索领域取得重要研究进展，在国际顶级学术期刊IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology、Knowledge-Based Systems发表研究论文。
IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology（TCSVT）是多媒体计算与视频处理领域最具影响力的国际期刊之一，位列中科院一区TOP期刊，最新影响因子为11.1；Knowledge-Based Systems（KBS）则是人工智能与智能系统领域的权威期刊，同样为中科院一区TOP期刊，最新影响因子为7.6。
其中，发表在TCSVT的论文题为“Bi-Direction Label-Guided Semantic Enhancement for Cross-Modal Hashing”，朱磊博士为第一作者，2024届硕士毕业生吴闰兵为第二作者，我院为第一完成单位。该研究提出了一种新颖的双向标签引导语义增强跨模态哈希方法（BiLGSEH），通过设计标签引导的语义融合机制与语义增强的关系聚合策略，针对多粒度语义表达不充分与跨模态交互不稳定等关键难题，实现了跨模态语义关联性的有效增强，显著提升了哈希检索的准确性和鲁棒性。
发表在 KBS 的论文题为“Textual Semantics Enhancement Adversarial Hashing for Cross-Modal Retrieval”，朱磊博士为第一作者，2024 届硕士生吴闰兵为第二作者，我院为第一完成单位。该研究提出一种文本语义对抗增强哈希方法（TSEAH），通过引入基于词袋的自注意力机制（BWSA）挖掘文本细粒度语义，并实现跨模态迁移，同时融合对抗式策略缓解模态间语义异构性。在不依赖复杂视觉-语言预训练模型的前提下，该方法在多个 benchmark 数据集上取得了对主流方法的显著性能提升。
