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张文锋副教授作为通讯作者合作完成的一篇关于跨模态检索的研究论文“Deep Discriminative Boundary Hashing for Cross-modal Retrieval”，已被中科院1区Top期刊《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》接收并在线发表。
论文针对当前跨模态哈希方法在类间边界模糊的问题，提出一种深度判别边界哈希框架，以提升跨模态检索中生成哈希编码的判别性。为实现上述目标，设计两个核心模块：针对Sigmoid和Cauchy似然函数在梯度优化方面的局限性，设计重映射策略与基点自适应选择机制，将梯度较小的样本重新投影至梯度较大的区域，并增强“困难样本”的贡献，促进哈希空间更具判别性；然后，引入类别先验矩阵，将类别信息直接注入哈希学习过程，从而生成具有更强判别性的二值表示。实验结果显示，该方法在MIRFLICKR-25K、NUS-WIDE、MS COCO等多个主流数据集上显著优于现有方法，验证了其在跨模态相似度建模与语义对齐方面的有效性。
《IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology》是IEEE旗下的多媒体技术领域国际权威学术期刊，长期被列为中科院一区（Top）期刊，最新影响因子为8.3，具有较高的学术影响力与国际认可度。其主要关注方向包括多媒体信号的编码与处理、视频压缩与传输等关键技术问题。该期刊特别强调算法的理论创新与实际应用价值，致力于促进人工智能与多媒体信息处理技术的深度融合，推动多媒体领域的前沿研究与技术发展。
论文链接：//ieeexplore.ieee.org/document/11003934
代码链接：//github.com/QinLab-WFU/DDBH
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