课题责任人：黄圣君

研究目标和研究内容：

本项目结合主动学习和度量学习技术，拟提出仅需少量标注数据的跨模态相似度计算方法，从而实现图像之间以及图像与文本之间的高效检索。

项目研究内容主要包括：

（1）提出融合多种查询方式的主动学习策略，选择最有价值样本，以最小标注代价获取最大性能收益；

（2）基于少量已标注数据和大量未标注数据快速优化不同模态共享的低维子空间，从而实现准确的跨模态相似度度量。