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　　随着互联网技术的快速发展，现在人们对于多媒体数据的需求越来越高。多媒体数据

　　包含了图像、语音、文本等不同形式的数据，其中包含了大量的信息。由于数据量巨

　　大，快速的数据检索和分类成为了重要的问题。哈希方法是一种能够快速进行数据检

　　索和分类的方法，并且在大规模数据处理中具有明显的优势。因此，研究哈希方法有

　　当前的哈希方法主要采用单模态（例如图像、文本、语音等）的数据处理，而多模态

　　数据处理是非常有挑战性的。在多模态数据处理中，采用传统的聚类、分类等方法会

　　受到数据的特征差异很大、维度不同的困扰。为了快速准确地处理多模态数据，需要

　　本研究从多模态哈希的角度来探讨注意力感知深度跨模态哈希方法，通过对多模态数

　　通过分析当前多媒体数据处理的现状，探讨多媒体数据特征的差异性、维度不同等问

　　题。此外，将现有数据处理方法在处理多模态数据过程中存在的缺陷和局限性进行总

　　本文提出一种基于注意力机制的多模态数据特征融合方法。通过对各模态数据的注意

　　力权重分配来决定各个模态数据对于表示的重要性，从而实现多模态数据的融合，同

　　运用深度学习技术设计一种基于卷积神经网络（CNNs）和长短时记忆神经网络

　　（LSTM）的深度跨模态哈希方法。将注意力感知特征融合的方法应用到网络的设计中，

　　通过对数据特征的学习和表示来实现哈希函数的设计。并且通过训练网络优化哈希函

　　数的参数，从而使得哈希过程中的信息损失最小，同时又具有快速的数据检索和分类

　　2019年12月至2020年6月：对多模态数据处理现状进行分析、学习和总结相关文献；

　　探讨、实现并优化注意力感知特征融合方法；设计、优化和实现基于CNNs和LSTM网

　　等）进行实验评估，并与其他状态-of-art的方法比较；根据实验结果，对设计的模型

　　本研究将设计出一种基于注意力机制的多模态数据特征融合和深度跨模态哈希方法，

　　具有较高的识别准确性和哈希速度。本方法应用于多模态数据处理、信息检索以及图