【跨模态检索相关理论基础概述9900字】

跨模态检索相关理论基础概述目录TOC\o"1-3"\h\u18704跨模态检索相关理论基础概述 1292941.1跨模态检索相关方法 1821.1.1图像检索基础方法 1238361.1.2文本检索基础方法 315491.1.3跨模态检索基础方法 454311.2跨模态检索的特征提取 7127891.2.1图像特征提取方法相关理论 811461.1.1文本特征提取方法相关理论 10154551.3跨模态检索的相似性度量方法 13跨模态检索相关方法跨模态检索涉及到不同模态的数据之间的相互检索，文本的研究只涉及图像和文本两个模态数据之间的检索，因此，本节从图像检索的基础方法，文本检索的基础方法以及跨模态检索的基础方法三个方面对跨模态检索相关方法进行介绍。图像检索基础方法图像检索的过程一般包括图像特征的提取和图像特征之间的相似性度量两个方面，具体的检索方法可以分为基于图像底层特征的图像检索方法和基于深度学习图像特征的检索方法，即基于内容的图像检索方法[62]和基于深度学习的图像检索方法[63]。基于内容的图像检索过程一般分为两个主要的部分，一个部分是图像特征提取，一个部分是相似性度量。目前基于内容的图像检索方法也是从这两个方面进行研究的，通过不断改进特征提取算法和选择合适的距离度量方式来提高检索的准确率和检索模型的性能。其中，图像的底层特征包括：颜色特征[8]、纹理特征[17]、形状特征[15]。颜色信息是图像比较直观的特征，它可以反映图像的整体色彩信息，同时它是一种基于统计的特征，对图像的旋转和平移不敏感，因此颜色信息可以作为一种代表图像信息的图像特征。如何提取科学合理的颜色特征一直是研究工作者关注的一个重点，目前常用的颜色特征提取方法包括：颜色直方图(ColorHistogram)、颜色相关图(ColorCorrelogram)、颜色矩(ColorMoment)、颜色集（ColorSet）。在对图像进行特征提取时，要根据图像的特点和任务的需要结合各种颜色特征提取方法的优缺点，选择合适的方法进行图像特征提取。同时，可以对基础的特征提取方法进行改进，提升特征提取算法的性能。颜色特征能较好的表现图像的颜色分布信息，但是在某些方面具有局限性，比如某些图像颜色分布很接近，内容却是完全不同的事物，比如绿幕和草坪。纹理特征可以和颜色特征相互补充，从图像的纹理变化和纹理密度等方面对图像信息进行描述。纹理特征[17]从观察角度来说直观性没有颜色信息明显，它可以展现图像内部纹理结构的特点。目前常用的纹理特征提取防范主要包括：基于统计的方法，基于变换的方法，模型法等。LBP、灰度共生矩阵等特征，都是基于统计的方法，该方法原理简单，易于实现。基于变换的方法，常借助于各种变换对图像的频率特性进行特征提取，例如傅里叶变换特征、Gabor变换等特征都是基于变换的纹理特征。模型法通过使用与纹理特征相匹配的模型参数来代替原来的纹理特征，能够显著的降低特征维度，提高图像检索过程中的时间复杂度。形状特征是一种对图像的轮廓或者边缘进行信息描述的特征，想要得到图像特征首先要把图像主题从图像背景中分割出来，所以说选择合适的分割方法很重要。目前对于形状特征的提取有两种思路，一种思路是对图像的边缘信息的变化进行特征提取作为形状特征；一种思路是把图像分成不同的区域进行特征提取。随着各种神经网络模型的出现，基于深度学习的图像检索方法也得到了很大的发展。深度学习是指利用神经网络的多层结构挖掘图像之间的隐藏关系，对图像进行特征提取，实现图像检索。不同的神经网络模型在图像检索方面体现出不同的特性，通过非线性激活函数，AlexNet网络[64]，可以提取到更加丰富的图像特征。VGG模型[65]通过大量的数据训练能够表现出良好的检索性能，同时能够表现出不同图像在空间上的分布。ResNet模型[66]也是图像检索常用的神经网络模型，也表现出了较好的检索性能。在这些原始的神经网络模型的基础上，不同的研究者有提出了许多改进的深度学习模型用于图像检索。在进行图像检索时可以根据图像的规模和应用场景选择合适深度学习模型进行图像检索。图像检索的另一个重要的步骤就是特征匹配，通过对特征向量之间的相似性或距离进行测量来计算相似度。最常用的距离度量公式有：Minkowski距离[67]，Manhattan距离[68]，Euclidean距离[68]等。根据图像特征的数据特点，选择合理的距离度量方式对检索性能的提升有很大的帮助，同时随着数据规模的增加和应用场景复杂性的增加，在追求图像检索准确度的同时，计算的时间复杂度也成为一个需要考虑的重要因素。文本检索基础方法文本检索的关键是不同文本之间的相关度计算，相关度指通过距离计算或者采用相似性度量的方法来表示文本信息之间的远近程度，通过相关度的计算实现文本信息检索。常用的文本检索模型包括：布尔模型[69]、向量空间模型[70]、概率模型[71]以及各种深度学习模型[72]。布尔信息检索模型(Booleanmodelofinformationretrieval，BIR)[69]多应用于早期的信息检索系统，通常采用“布尔查询”方法进行全文检索。使用该方法进行查询时，用户要构建合适的查询，对用户要用查询关键词和逻辑运算符来构建查询，这种查询方式的构建对用户来说有一定的难度。布尔信息检索模型，并没有精确的相关度计算，通过对查询信息和待查询文本之间进行逻辑运算来判断相似性，对于返回的文档没有相似性的排序。布尔模型由于计算简单，计算速度较快，稳定性好，现在仍有使用，但是检索的结果在某些复杂的场景下比较不理想。向量空间模型(VectorSpaceModel，VSM)[72]由Gerard提出。该模型把文档看成是关键词的相互组合，基于关键词对文档进行分割，并把关键词构建成字典，通过计算每个文档中关键词的统计信息，对每个关键词赋予合适的权重或者合适的量化数字，这样每个文档就会生成基于关键词的特征向量，通过这种方法对文本进行特征提取。最后，利用距离度量和排序算法检索出符合要求的文本。TF-IDF[73]是一种基本的向量空间模型，先统计每个关键词在文档中出现的频数作为该关键词数字量化的基础值，同时计算逆文档频率，即每个关键词对该文档的重要性，在关键词频的基础上把逆文档频率作为权重赋给每个词频，最终得到文档的TF-IDF特征向量。采用合适的距离度量方式和相似性排序方法，实现文本检索。传统的向量空间模型忽略了特征向量各个维度之间的相关性，如TF-IDF模型提取的各个关键词之间可能存在相互联系。潜语义索引(LatentSemanticIndexing，LSI)和概率模型相结合的基于概率模型的潜语义索引(ProbabilisticLatentSemanticIndexing，PLSI)[74]能够表示潜在语义信息，同时可以将高维文本特征映射到低维空间。概率检索模型(probabilitymodel)[75]是通过计算文档间的关联概率来进行相似性度量。概率模模型先计算所有文档之间的关联概率，检索分别计算查询文档和被查询文档之间的相关的概率和无关的概率，当相关概率大于不相关概率时，认为二者是相关的，返回查询结果。LDA是一种基于主题概率的模型，该模型认为文档服从多个主题的联合概率分布，每个主题同样服从多个词汇的联合概率模型，通过LDA模型的训练，可以得到每篇文档属于某个主题的概率，基于主题的相似性可以实现对文本的检索。基于深度学习的文本检索方法在自然语言处理领域也得到了很大的发展，根据检索的任务不同，发展出了不同的检索模型，加上神经网络的结构比较多样化，对文本信息的建模提供了有利的支撑。不同的神经网络具有不同的性能，如利用卷积神经网络的卷积核可以对文本的局部信息进行建模，神经网络的深层结构可以提取文本的高层语义信息，进一步挖掘文本之间的潜在关系，大大提高了检索的准确度。通过神经网络的发展，某些深度学习可以对文档之间的感情倾向，文档语法结构等进行计算，进一步扩大了文本检索的应用范围，同时也推动了文本检索技术的发展。文本检索的主要方法是通过对文本信息进行处理得到更能够代表文本特点的信息，然后通过相似性度量实现文本检索。但是由于文本的长度，语法结构，使用场景的不同，发展出了不同的文本检索模型和检索方法，在运用过程中要根据实际需求选择合适的方法。跨模态检索基础方法跨模态检索是通过计算查询样本和被查询样本之间的相关性来实现检索的，但是跨模态检索和单一模态检索的不同在于，查询样本和被查询样本分别属于不同的模态，二者的特征在结构上往往差异很大，无法直接度量它们之间的相似距离。基于跨模态检索所面临的问题，研究者从不同的角度进行了研究，目前两个主要的研究思路是：一个是通过某种形式的学习或者训练，是结构异构的多模态数据之间可以进行距离度量，然后进行相似性排序，实现跨模态检索，另一个思路是不通过距离来度量其相似性，通过另外的方式来计算其相似性，例如，主题模型就是通过计算不同模态的数据属于某个主题的概率开判断跨模态数据之间的相似性。跨模态检索通常涉及两个或者两个以上的模态数据，如何实现不同模态数据相似性度量是实现图像检索的基础之一。在此理论基础上，不同的研究者从不同角度对跨模态检索方法进行了研究。实现不同模态数据间的相似性度量，是跨模态检索研究的一个重点，现在常用的方法是把不同模态特征映射到一个公共的空间中，对不同特征在公共空间中的投影进行相似性度量，该方法被成为子空间学习方法，该方法通过建立合适的目标函数，然后对目标函数进行优化求解，学习到合适的映射矩阵，通过映射矩阵把不同模态的特征映射到相同的空间，进行检索。在此以两种模态数据为例，对基于子空间学习的跨模态检索方法进行简单的介绍。和分别为不同模态特征所要学习的映射矩阵，对于映射矩阵建立目标函数，如式（2-1）[76]。 (2-1)为学习项，学习项的作用是通过样本训练使相同语义的特征在公共空间中的投影距离尽可能的小，不同语义特征在公共空间的投影距离尽可能的大。为学习映射矩阵所施加的惩罚项，往往起到防止过拟合，特征选择的作用。在求解目标函数时根据不同的目标函数和约束条件选择合适的方法对目标函数进行优化求解。典型相关性分析[76]通过对不同模态进行相关性分析，完成跨模态检索，该方法的训练目标是让具有相同语义的不同模态投影后的相关性系数最大化。x、y为两个随机变量，可以理解为包含不同模态数据的样本集合，其中和表示具有同一语义的不同模态特征。为了简单说明问题，假设，，且，。典型相关性分析是为了学习相应的投影向量和，使得投影后的样本和之间的相关性系数最大，相关性系数计算公式如下[76]： (2-2)其中，和表示模态内的协方差矩阵，表示模态间的协方差矩阵，且存在。式(2-2)中的与和尺度无关，因此式（2-2）的优化问题转化为如下的有约束的极值求解问题[76]： (2-3)式(2-3)可通过拉格朗日乘子法进行求解，定义其对应的拉格朗日函数[76]： (2-4)为了求解上述拉格朗日函数，令[76]： (2-5)通过求解拉格朗日函数的最优解，使得CCA问题得以求解。基于主题模型的跨模态检索方法是一种概率模型方法，该方法不需要为跨模态特征学习在公共空间的投影，通过主题间的分布概率来实现跨模态数据间的检索。LDA模型[56]和基于LDA的改进模型是比较有代表性的主题模型。LDA模型认为文档对主题服从多项分布，主题对词汇同样服从某种多项式分布，通过对LDA模型的训练可以得到不同样本之间的关联概率，进而实现跨模态检索。初始LDA的主要应用是图像标记问题，为了更好地发现图像和标记数据之间的相关性，LDA是对导入和学习的多模态数据信息的联合分布进行扩展。例如，匹配的LDA（CorrespondingLDA，Corr-LDA）[71]和多模式主题转换LDA（Transformationmulti-modalLDA，Tr-mmLDA）[72]。Corr-LDA将主题用作共享资源的隐式变量，它指示多模式数据信息中的隐式交叉关系。Tr-mmLDA学习两套独立且分布均匀的隐藏主题和回归分析，可更一般的发现其中的关系信息，在另一组主题中可根据线性学习获得另一组主题。常用的线性学习模型在跨模态学习时一般效果不太好，是因为跨模态信息之间的相关性大多数不是简答的线性关系，相关性比较复杂。基于深度学习的方法可以学习跨模态数据之间的相关性，使跨模态检索的性能得到提升。使用神经网络等深度学习模型可以得到更高层的语义特征，再对高层的语义特征进行相似性计算，实现跨模态检索。针对不同的数据类型可以选择不同的深度学习模型，是提取的跨模态特征具有更好的表示性。深度典型相关性分析[78]就是一种基于深度学习的跨模态检索方法。跨模态检索的特征提取跨模态检索的特征提取主要是指把不同模态的原始数据通过不同的特征提取方法表示为数字化特征，本文主要研究图像和文本两种不同模态的数据，主要介绍这两种模态数据的特征提取方法。图像特征提取是指通过对图像原始信息的处理，获得对该图像的某些特点具有代表性的数据信息的过程。通过计算机提取到的图像特征一般以向量或者矩阵的方式进行表达，图像特征提取就是通过选取某种特征提取方法，把图像信息中的某些特点转化为数字信息，为下一步的数据处理和运算做准备。图像特征提取流程如图2-1所示。图2-1图像特征提取流程图文本处理是指通过计算机程序对文本信息进行筛选，分词等一系列运算，最后生成保留原有文本主要信息的过程，为对文本信息的进一步研究做准备。文本处理主要包含文本预处理和文本特征提取两个过程。文本预处理通常是指对文本进行分词，去停用词的操作，为提取文本特征做准备。文本特征提取通常是指把文本信息转化成可以代表该文本信息特征的数字信息的过程。文本预处理和文本特征提取是文本处理的不同阶段。文本处理的流程如图2-2所示。图2-2文本特征提取流程图通常的文本往往可能包含数字，英文，标点符号的内容，在对文本进行特征提取之前要进行文本预处理。本研究对文本数据做了以下预处理：(1)去掉文本中的空格以及其他符号；(2)去掉文本中的英文单词、英文字母以及数字；(3)通过去停用词的方法，去掉对文本描述语义相关性不大的字或者词；(4)使用分词的方法对文本进行分词处理。图像特征提取方法相关理论特征提取是对图像内容信息表述的关键，对纯图像的单模态图像检索来说，包含两部分内容：特征提取和距离度量。在距离度量方式不变的情况下，特征提取对检索结果密切相关。常用于描述图像的特征有三大底层特征，即颜色、纹理和形状特征；以及视觉词典的中级语义特征；以及使用一些空间表征方法表示特征使其携带空间信息。常见的颜色特征是一种基于色彩统计的特征，通过统计一幅图像中不同颜色的占比分布来描述这副图像。每幅图像都是由若干像素组成的，所以像素信息就是图像信息在颜色方面的体现，因此可以使用颜色特征作为图像的特征。由于颜色特征主要是一种基于色彩的统计特征，像素与像素之间的关系以及统计过程空间位置信息的损失使得颜色特征也难以实现局部特征获取和描述。若单纯使用颜色特征对图像信息进行描述，可能会导致最终的检索结果是颜色分布接近的图像被检索出来，而其他语义信息被忽略。颜色直方图是一种常用的颜色特征，通过计算不同色彩来表示图像在颜色空间中的像素分布情况，颜色直方图特征还具有对图像旋转、平移不敏感的特点，同时，颜色直方图只能反映图像中各种颜色的占比情况，却不能展现每种颜色具体分布的位置。纹理特征是对图像表面性质变化的一种统计和分析特征，且相较于颜色特征而言，图像的纹理特征是从另一个角度对图像信息进行表述，二者相互补充。纹理特征描述了图像纹理的粗糙程度和纹理变化，纹理特征可以很好的表现物体的表面性质。纹理特征可以较好的表现相邻像素之间的变化，但图像整体的特征表示的不太突出。纹理特征的提取方法比较多样，这是因为不同的纹理特征提取算法所关注的信息重点不同，当然，不同的纹理特征在不同的图像处理任务中表现的性能也有所不同。纹理特征可以较好的描述图像的局部信息，纹理特征同时具有较好的抗噪能力。图像的分辨率和图像的大小都会对图像信息的表达产生不同的影响，不同分辨率的图像提取的纹理特征可能差异性较大，因此在对图像提取纹理特征时，要关注图像的分辨率和图像的大小。对于轮廓信息和边缘信息比较明显的图像形状特征能较好的反映图像的特点，使用形状特征进行图像检索时，轮廓特征比较明显的图像检索效果一般较好。对形状特征进行科学建模需要相关的数学基础和优化理论的支持，构建出合理的形状特征提取模型，需要大量的理论研究和实验验证。颜色直方图[62]时一种比较容易实现而且效果比较明显的颜色特征。颜色直方图统计的是颜色空间中不同颜色的频数或者说是反映了不同颜色所占的比例。提取颜色直方图特征之前，要先选择在何种颜色空间下提取颜色直方图，常用的颜色空间由RGB颜色空间、HSV颜色空间等。和颜色直方图相比，颜色集的某些部分和其是存在重合作用的。其技术原理就是在颜色自分割技术的基础上，对图像的各个区域进行划分，然后在数据库和索引结果的基础上，使用索引集来对图像所具有的颜色特征进行表达。在描述图像中的颜色时，可以使用色矩进行表达。在检索图形时，主要依据是图象的一些性质特征，也就是纹理和紧密度上的根本性的不同。这些特征很容易将图像区分开，使得图像检索变为可能[62]。反之，图像检索就有很大的困难了，这就是比较相似的图像。像这种相似图像，人类和机器的辨别都比较困难。研究者发现，如果进一步深入探索图像的纹理特征，那么就能够从中提取出灰度共生矩阵和自相关函数。通过数学的方式来重新表达图片，就能够将图片上的细微特性区分开。不论是灰度共生矩阵或自相关函数，都是符合心理科学认识的研究的。有的研究者，将图像纹理特征进一步进行细分，分为图像纹理特征有六个显著的特征。图像形状特征主要分为两种，形状轮廓和形状轮廓边界。形状轮廓和形状轮廓边界的描述，就决定了图像形状的主要特征。所以，抓取图像时，首先要对形状轮廓和形状轮廓便捷进行描述和说明，这样就能够将图像形状的底层特征描述出来。描述与说明的过程使用的是图像参数提取领域的一些技术，比方说图像边界检测方法、霍夫[82]直线检测、图像便捷直方图、傅里叶形状描述符[83]等等。霍夫直线检测是一种统计学上的方法，主要是通过数学的方式，将边界点的数量进行统计，并且通过计数来描画出边界的样子。另一种方法就是在图像的基础上，要通过图像的边缘梯度响应，对图像边缘进行统一计算，形成灰度共生矩阵。图像关系方面的提取方法分别是分割区域检索和图像均匀划分。第一种方法是在将图像分割后，对各个小区域进行检索，并对图片进行描述。第二种方法是将图像进行均匀划分，并对各个小区域进行检索。文本特征提取方法相关理论文本处理与图像处理比较类似，基础步骤都是提取信息。在文本处理中，首先要从文本块中提出所需的信息。类似图像处理的提取过程，提取的是能够描述样本的信息。也就是要提取能够描述文本块的语义信息。算法是抽取文本块中的语义信息，并将语义信息通过运算形成算法能够识别的数字信息，再进行进一步的加工。语义信息转化为数字信息后，算法的运算效率也会大大提升。语义信息能够大体概括文本块的内容，可以有效地摒除冗余信息，并对关键信息进行深入的分析和处理，这个过程也被称作聚类、过滤、映射以及融合。在将抽取的关键语义信息转化为数字信息后，算法就会得到一种向量矩阵。但是在实际应用过程中向量矩阵的效果不是很好，所以通常会将文本块进行切分后，选取主要的特征并进行降维处理。文本块的关键语义信息虽然已经将文本块本身简化了，但是，对于算法来说，文本信息仍然是难度非常大的处理内容。所以，才必须将抽取的关键语义信息由文本转化为数字。这个抽取的过程必须保证是科学的，否则就会出现语义信息无法概括文本块的现象，也会出现词汇分配权重不合理的现象。所以，在处理文本的过程中，必须首先想文本块向量化，保证抽取信息的科学性，并在向量化语义块之后，将文本信息的量化矩阵进行降维计算。这就是文本处理的向量空间模型。有关文本块语义信息的权重处理，通常使用TF-IDF、布尔权重、TFC、LTC、词频权重、熵权重。这些技术都是在处理信息进行向量化处理过程中会使用到的技术。文档频率是影响文本处理过程中语义精准性的另一个重要影响因素。如果文档的性质有利于算法对文本进行深入解读和处理，那么文档频率就是比较容易的。由于语料库的规模是非常巨大的，文档频率对文本信息的处理就显得非常重要。如果文档频率比较高，那么就能极大的压缩处理后的文本块，抽取的关键语义信息就比较能够代表整个文档的内容。反之，文档就会比较松散，在抽取后得到的文本信息就会比较稀疏，不利于算法对文本块进行精加工。基于文档频率进行文本处理的过程，应用的主要技术就是提取和折射，是一种过滤性的技术手段。文档频率的阈值在一定程度上决定了文本处理的难度。如果文档频率设置的比较高，那么文本处理最后得到的结果强度也就比较大，实际效果比较好。在处理文本的过程中，可能会出现文档中的某个类别不知出现了几次的情况。通常，会采用信息增益优化算法来处理这一情况。这样，在信息增益之后，就能够红粉考虑到不同条目的出现频率以及是否出现的状况，形成文本处理的平衡效果。文本由于其表意的独特性，会出现互信息的现象。也就是说，两个不同变量之间能够相互说明、相互关联。互信息量与关联性之间呈正比关系。也就是说，如果两个变量之间没有关联，那么就很少存在互信息量；相反，如果两个变量之间存在互信息量，那么就说明两个变量之间是有关联的。当算法处理具有互信息量的不同变量时，能够将他们关联起来进行处理，并通过这种形式来描述特征之间的情感关联。这样，算法就能够识别文本中包含的情感信息。但是，进行互信息处理的前提是将文本进行向量化，让算法处理数字矩阵中的信息，通过数字信息来转化文本的信息。算法通常采用互信息计算公式来进行计算[80]： (2-6)互信息文本转化的主要目的是削减文本处理过程中的冗余信息，将算法的算力聚焦在代表性信息上，提高算法处理信息的效率和强度，让文本抽取的关键信息更具代表性。文本类别相关性测量上，通常会使用卡方检验的统计方法，让文本信息具有相关性和度量术语的特征。如果文本的分类项是具有关联性的，那么这两种类型之间的相关性就比较高。卡方检验公式如下[54]: (2-7)其中，A、B、C、D、N分别表示包含特征t的类文档的个数、具有特征的非类文档的个数、不具有t特征的类文档个数、不包含t特征的类文档个数、总的文档样本个数。词频-逆文档频率是一种对词汇的相关性和频率进行深度分析的技术，主要是看词汇和文档相关性之间的比率。一般情况下，会使用TF、IDF、TF-IDF计算公式，如下[73]： (2-8) (2-9) (2-10)上述公式中，N、Nw、Dw、D分别表示文本库中所有词语的总数、某个词w在文本库中的个数既该词在所要处理的文本中出现的次数、文本中包含该词w的文档个数、文本库中样本的总数。除了文本信息的筛选和抽取之外，在文本向量化之后，算法进行计算之前，还需要处理文本抽取信息的编码问题。通常，文本处理中会使用一位有效编码，其原理是，将编码的长度与编码的位数相挂钩，将编码的特征与属性相挂钩，这样，属性与特征、长度与位数就是对应的且唯一的。一位有效编码将文本信息中包含的所有属性特征都综合在一起，并通过一定的顺序进行