基于生成对抗网络的细粒度跨媒体检索方法

本发明公开了基于生成对抗网络的细粒度跨媒体检索方法，包括以下步骤：(1)对视频数据进行噪声帧滤除操作；(2)构造双通道的特征提取网络；(3)构建基于生成对抗网络的细粒度跨媒体检索模型，该模型包含一个生成器和一个媒体判别器，对抗训练之后得到跨媒体数据的公共特征表示；(4)对公共特征空间的特征进行相似性度量，并按照相似性排序，找到与输入的细粒度数据相似性较高的数据进行输出。本发明能够精确地学习细粒度数据的辨别性特征，快速准确地检索到与输入数据具有较高相似性的多种媒体数据，可广泛应用于各种多媒体领域。