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　　2、基于哈希的方法可以通过将高维数据转换为低维紧凑的二进制代码来提高检索效率并减少存储需求。根据这种二进制表示，这些方法通过生成哈希码或哈希函数来快速构建哈希模型进行相似性搜索。在检索过程中，通过计算原始图文数据的哈希码和查询样本的哈希码之间的汉明距离，可以有效地实现相似性搜索。利用位异或操作可以快速计算汉明距离，因此整个检索过程可以高效地进行。具体而言，在对图文检索所进行的研究中，通常的方法可以归结为以下三类：无监督哈希、监督哈希和具有线性偏移的哈希。它们各自有各自的优点和局限性，但都在特定情况下展现了优越的性能。

　　32、其中，λt、α、β、∈、η和γ是平衡参数，是一个正则化项，用于防止模型过拟合，xt为图文数据的图像和文本模态的特征矩阵，t为图像和文本模态的对应编号，ut为图文数据的基本矩阵，v为图文数据的共同表示，lt为偏移，1n是一个维度为n×1的向量，n为训练集的数据量，h为图文数据待生成的哈希码矩阵，g是图文数据待优化学习的映射矩阵，v为图文数据的共同表示，m为偏移，en表示维度为n×1的向量，k为统一哈希码的长度，s为图文数据的成对相似性矩阵，qy为图文数据的潜在语义表征，其中q为构建哈希码与标签矩阵的线性映射的矩阵变量，y为标签矩阵。

　　40、本发明针对目标函数，使用具有线性偏移的语义自动编码器来获得图像和文本模态之间的具有区分性的共同特征表示，同时利用具有线性偏移的迭代量化来很好地生成相似性保持的哈希码，这两种线性偏移构成了具有双线性语义编码的鲁棒哈希，有效地对原有数据实例进行了划分，提升了分离效果，从而提高了训练过程中哈希码的区分度。本发明的目标函数还引入多个监督学习来增强数据信息和监督知识之间的一致性，以实现语义互补性，整合多个监督知识和高效的数据表示，获得了出色的图文实例的共享哈希表示。本发明通过这种学习范式，在优化哈希码的生成质量的同时，能够更好进行对原有数据实例进行划分，提升分离效果，进一步增强哈希码的鲁棒性，从而提高图文检索中的准确性和效率。