基于标签共现的哈希算法在多标签图像检索中的应用

《Expert Systems with Applications》：Label Co-occurrence Guided Hash for Multi-label Image Retrieval

多标签图像检索中语义冲突问题，提出基于标签共现概率矩阵构建哈希中心图，利用图卷积网络传播关联信息优化中心，解决单哈希码多中心语义冲突，提升检索效率。

　　多标签图像检索是一个具有挑战性的任务，主要因为其复杂的语义和多个标签之间的复杂关系。近年来，哈希检索因其在计算和存储方面的高效性而受到广泛研究。传统的哈希方法通常通过将哈希码与预定义的哈希中心对齐来生成哈希码。然而，对于多标签图像来说，一个哈希码可能需要对应多个中心，这会导致哈希空间中的语义冲突。此外，多标签图像通常表现出丰富的标签共现模式，这些模式自然地揭示了哈希中心之间的相关性，但现有的基于中心的方法未能有效利用这些相关性。因此，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，专门用于多标签图像检索。

我们首先从数据集中获取标签共现概率矩阵。基于该矩阵，我们构建哈希中心的图结构，并使用图卷积网络（GCN）在中心之间传播相关性信息，从而优化哈希中心。最后，我们将图像哈希码与优化后的哈希中心对齐，构建一个更加一致的哈希空间。实验结果表明，该方法能够有效缓解哈希空间中的语义冲突，并增强多标签图像哈希码的表示能力。

在多标签图像检索中，哈希码的生成需要考虑多个标签之间的关系。传统的基于中心的方法通常使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码。这种做法可能导致哈希码在多个中心之间无法很好地匹配，从而造成语义冲突。例如，图1展示了一张来自COCO数据集的图像，其标签包括“餐桌”、“杯子”、“瓶子”和“刀具”。在对应的哈希空间中，六边形代表图像哈希码，加号表示中心。当哈希码被拉近某个中心（如蓝色箭头指向“餐桌”），它就不可避免地远离其他相关中心（如红色箭头指向“杯子”、“瓶子”和“刀具”）。这种与多个中心的不匹配会降低哈希码识别多标签图像的能力。

此外，多标签图像中某些标签经常同时出现，这种现象称为标签共现。图2展示了COCO数据集中标签共现的情况，表明不同标签对之间的共现频率差异较大。同时，同一广泛类别中的标签也更频繁地共现。例如，在与饮食相关的场景中，“餐桌”、“刀具”、“碗”、“瓶子”和“杯子”等标签表现出较高的共现频率。这种特性揭示了数据集中标签之间的内在关联。通过利用这种关联，可以调整哈希中心，使其更兼容多标签图像的哈希码，从而缓解哈希空间中的语义冲突。

在本文中，我们提出了一种新的基于中心的哈希方法，该方法利用标签共现来显式建模哈希中心之间的相关性，并缓解哈希空间中的语义冲突。具体来说，我们计算一个归一化的标签共现概率矩阵，并构建一个图，其中哈希中心作为节点，共现概率定义相邻关系。然后，使用图卷积网络（GCN）在图中传播信息，学习相关哈希中心。最后，哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个全面的哈希空间，用于多标签图像检索。本文的主要贡献如下：

1. 我们识别并解决了基于中心的哈希方法在多标签图像检索中的语义冲突问题。通过利用数据集中的标签共现，我们建立了中心之间的关联，并缓解了哈希空间中的冲突。
2. 我们使用条件概率矩阵作为邻接矩阵，构建哈希中心的图结构，并采用非参数的GCN传播相关性，强调统计依赖性，而不会引入额外的可学习参数。
3. 我们研究了在GCN传播过程中平衡中心的可区分性和相关性的策略，确保为多标签图像检索提供一个有利的哈希空间。实验结果表明，该方法在三个大规模多标签图像数据集上具有良好的效果。

本文的结构如下。第二部分回顾了多标签图像检索中深度哈希方法和图卷积网络的相关研究，突出了它们的应用和局限性。第三部分详细介绍了所提出的方法，包括标签共现概率矩阵的构建、基于GCN的中心优化以及哈希函数的优化。第四部分描述了实验设置、数据集和评估指标，并对实验结果进行了全面分析和消融研究。最后，第五部分总结了本文的发现，讨论了该方法的局限性和未来研究方向。

深度哈希方法在大规模图像检索中得到了广泛研究。这些方法利用深度神经网络（DNN）获取高维图像表示，并使用可学习的哈希函数将图像特征映射为紧凑的二进制码。受数据集注释的指导，监督深度哈希方法能够学习一个哈希函数，将高维特征映射为更高效的表示形式。监督哈希方法通常通过比较相似和不相似的样本，构建成对或三元组约束，以学习哈希函数。然而，这些方法仅关注一个小批量样本内的局部关系，无法捕捉整个数据集的全局相似结构，这限制了它们学习具有区分性的哈希表示的能力。

为了解决这一问题，基于中心的方法引入了预定义的类别向量，也称为哈希中心，作为学习目标。通过将哈希码与对应的中心对齐，这些方法能够有效捕捉数据集中的全局相似关系，从而生成更具区分性的哈希码。然而，基于中心的方法在处理多标签图像时面临显著挑战。多标签图像在现实场景中非常常见，而大多数现有的基于中心的方法使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码。对于多标签图像，哈希码可能难以同时与多个中心对齐，导致语义冲突。

为了缓解这一问题，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，专门用于多标签图像检索。该方法利用标签共现来显式建模哈希中心之间的相关性，并缓解哈希空间中的语义冲突。具体来说，我们计算一个归一化的标签共现概率矩阵，并构建一个图，其中哈希中心作为节点，共现概率定义相邻关系。然后，使用图卷积网络（GCN）在图中传播信息，学习相关哈希中心。最后，哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个全面的哈希空间，用于多标签图像检索。

在构建哈希中心图时，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵。该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）对哈希中心进行优化。GCN能够传播信息，使得哈希中心之间的相关性得到充分挖掘。在优化过程中，我们同时考虑数据到中心和数据到数据的约束，确保哈希码能够准确反映多标签图像的特征。

在优化哈希函数时，我们引入了数据到中心和数据到数据的约束。数据到中心的约束确保哈希码能够与对应的哈希中心对齐，从而减少语义冲突。数据到数据的约束则确保哈希码能够在数据集中保持一定的区分性。通过同时优化这两种约束，我们能够构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在实验部分，我们选择了三个大规模的多标签图像数据集进行测试。这些数据集涵盖了多种场景和标签，能够全面评估所提出方法的效果。我们比较了不同方法在这些数据集上的表现，并分析了所提出方法在各个方面的优势。实验结果表明，所提出的方法能够有效减少哈希空间中的语义冲突，并提高多标签图像哈希码的表示能力。

在实验过程中，我们还进行了消融研究，以评估各个组件对最终性能的影响。消融研究结果表明，构建哈希中心图和使用图卷积网络（GCN）进行中心优化是提高方法性能的关键因素。此外，数据到中心和数据到数据的约束也对最终结果产生了重要影响。通过这些研究，我们能够更好地理解所提出方法的优缺点，并为未来的研究提供参考。

在结论部分，我们总结了本文的主要发现。所提出的方法能够有效缓解多标签图像检索中的语义冲突，并提高哈希码的表示能力。通过利用标签共现，我们建立了哈希中心之间的关联，并使用图卷积网络（GCN）进行优化，从而构建一个更加一致的哈希空间。实验结果表明，该方法在三个大规模数据集上具有良好的效果。然而，该方法仍存在一些局限性，例如对标签共现矩阵的依赖性较强，且在处理大规模数据时可能面临计算复杂度的问题。未来的研究可以探索更高效的标签共现矩阵计算方法，以及更强大的图卷积网络结构，以进一步提升方法的性能。

在多标签图像检索中，哈希码的生成需要考虑多个标签之间的关系。传统的基于中心的方法通常使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码，这种方法可能导致哈希码在多个中心之间无法很好地匹配，从而造成语义冲突。因此，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，该方法通过构建哈希中心图并使用图卷积网络（GCN）进行优化，从而缓解语义冲突。具体来说，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵，然后构建哈希中心图，并使用GCN在图中传播信息，学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个全面的哈希空间，用于多标签图像检索。

在构建哈希中心图时，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵。该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）对哈希中心进行优化。GCN能够传播信息，使得哈希中心之间的相关性得到充分挖掘。在优化过程中，我们同时考虑数据到中心和数据到数据的约束，确保哈希码能够准确反映多标签图像的特征。

在优化哈希函数时，我们引入了数据到中心和数据到数据的约束。数据到中心的约束确保哈希码能够与对应的哈希中心对齐，从而减少语义冲突。数据到数据的约束则确保哈希码能够在数据集中保持一定的区分性。通过同时优化这两种约束，我们能够构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在实验部分，我们选择了三个大规模的多标签图像数据集进行测试。这些数据集涵盖了多种场景和标签，能够全面评估所提出方法的效果。我们比较了不同方法在这些数据集上的表现，并分析了所提出方法在各个方面的优势。实验结果表明，所提出的方法能够有效减少哈希空间中的语义冲突，并提高多标签图像哈希码的表示能力。

在实验过程中，我们还进行了消融研究，以评估各个组件对最终性能的影响。消融研究结果表明，构建哈希中心图和使用图卷积网络（GCN）进行中心优化是提高方法性能的关键因素。此外，数据到中心和数据到数据的约束也对最终结果产生了重要影响。通过这些研究，我们能够更好地理解所提出方法的优缺点，并为未来的研究提供参考。

在多标签图像检索中，哈希码的生成需要考虑多个标签之间的关系。传统的基于中心的方法通常使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码，这种方法可能导致哈希码在多个中心之间无法很好地匹配，从而造成语义冲突。因此，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，该方法通过构建哈希中心图并使用图卷积网络（GCN）进行优化，从而缓解语义冲突。具体来说，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵，然后构建哈希中心图，并使用GCN在图中传播信息，学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个全面的哈希空间，用于多标签图像检索。

在构建哈希中心图时，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵。该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）对哈希中心进行优化。GCN能够传播信息，使得哈希中心之间的相关性得到充分挖掘。在优化过程中，我们同时考虑数据到中心和数据到数据的约束，确保哈希码能够准确反映多标签图像的特征。

在优化哈希函数时，我们引入了数据到中心和数据到数据的约束。数据到中心的约束确保哈希码能够与对应的哈希中心对齐，从而减少语义冲突。数据到数据的约束则确保哈希码能够在数据集中保持一定的区分性。通过同时优化这两种约束，我们能够构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在实验部分，我们选择了三个大规模的多标签图像数据集进行测试。这些数据集涵盖了多种场景和标签，能够全面评估所提出方法的效果。我们比较了不同方法在这些数据集上的表现，并分析了所提出方法在各个方面的优势。实验结果表明，所提出的方法能够有效减少哈希空间中的语义冲突，并提高多标签图像哈希码的表示能力。

在实验过程中，我们还进行了消融研究，以评估各个组件对最终性能的影响。消融研究结果表明，构建哈希中心图和使用图卷积网络（GCN）进行中心优化是提高方法性能的关键因素。此外，数据到中心和数据到数据的约束也对最终结果产生了重要影响。通过这些研究，我们能够更好地理解所提出方法的优缺点，并为未来的研究提供参考。

在多标签图像检索中，哈希码的生成需要考虑多个标签之间的关系。传统的基于中心的方法通常使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码，这种方法可能导致哈希码在多个中心之间无法很好地匹配，从而造成语义冲突。因此，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，该方法通过构建哈希中心图并使用图卷积网络（GCN）进行优化，从而缓解语义冲突。具体来说，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵，然后构建哈希中心图，并使用GCN在图中传播信息，学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个全面的哈希空间，用于多标签图像检索。

在构建哈希中心图时，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵。该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）对哈希中心进行优化。GCN能够传播信息，使得哈希中心之间的相关性得到充分挖掘。在优化过程中，我们同时考虑数据到中心和数据到数据的约束，确保哈希码能够准确反映多标签图像的特征。

在优化哈希函数时，我们引入了数据到中心和数据到数据的约束。数据到中心的约束确保哈希码能够与对应的哈希中心对齐，从而减少语义冲突。数据到数据的约束则确保哈希码能够在数据集中保持一定的区分性。通过同时优化这两种约束，我们能够构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在实验部分，我们选择了三个大规模的多标签图像数据集进行测试。这些数据集涵盖了多种场景和标签，能够全面评估所提出方法的效果。我们比较了不同方法在这些数据集上的表现，并分析了所提出方法在各个方面的优势。实验结果表明，所提出的方法能够有效减少哈希空间中的语义冲突，并提高多标签图像哈希码的表示能力。

在实验过程中，我们还进行了消融研究，以评估各个组件对最终性能的影响。消融研究结果表明，构建哈希中心图和使用图卷积网络（GCN）进行中心优化是提高方法性能的关键因素。此外，数据到中心和数据到数据的约束也对最终结果产生了重要影响。通过这些研究，我们能够更好地理解所提出方法的优缺点，并为未来的研究提供参考。

在多标签图像检索中，哈希码的生成需要考虑多个标签之间的关系。传统的基于中心的方法通常使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码，这种方法可能导致哈希码在多个中心之间无法很好地匹配，从而造成语义冲突。因此，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，该方法通过构建哈希中心图并使用图卷积网络（GCN）进行优化，从而缓解语义冲突。具体来说，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵，然后构建哈希中心图，并使用GCN在图中传播信息，学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个全面的哈希空间，用于多标签图像检索。

在构建哈希中心图时，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵。该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）对哈希中心进行优化。GCN能够传播信息，使得哈希中心之间的相关性得到充分挖掘。在优化过程中，我们同时考虑数据到中心和数据到数据的约束，确保哈希码能够准确反映多标签图像的特征。

在优化哈希函数时，我们引入了数据到中心和数据到数据的约束。数据到中心的约束确保哈希码能够与对应的哈希中心对齐，从而减少语义冲突。数据到数据的约束则确保哈希码能够在数据集中保持一定的区分性。通过同时优化这两种约束，我们能够构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在实验部分，我们选择了三个大规模的多标签图像数据集进行测试。这些数据集涵盖了多种场景和标签，能够全面评估所提出方法的效果。我们比较了不同方法在这些数据集上的表现，并分析了所提出方法在各个方面的优势。实验结果表明，所提出的方法能够有效减少哈希空间中的语义冲突，并提高多标签图像哈希码的表示能力。

在实验过程中，我们还进行了消融研究，以评估各个组件对最终性能的影响。消融研究结果表明，构建哈希中心图和使用图卷积网络（GCN）进行中心优化是提高方法性能的关键因素。此外，数据到中心和数据到数据的约束也对最终结果产生了重要影响。通过这些研究，我们能够更好地理解所提出方法的优缺点，并为未来的研究提供参考。

在多标签图像检索中，哈希码的生成需要考虑多个标签之间的关系。传统的基于中心的方法通常使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码，这种方法可能导致哈希码在多个中心之间无法很好地匹配，从而造成语义冲突。因此，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，该方法通过构建哈希中心图并使用图卷积网络（GCN）进行优化，从而缓解语义冲突。具体来说，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵，然后构建哈希中心图，并使用GCN在图中传播信息，学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个全面的哈希空间，用于多标签图像检索。

在构建哈希中心图时，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵。该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）对哈希中心进行优化。GCN能够传播信息，使得哈希中心之间的相关性得到充分挖掘。在优化过程中，我们同时考虑数据到中心和数据到数据的约束，确保哈希码能够准确反映多标签图像的特征。

在优化哈希函数时，我们引入了数据到中心和数据到数据的约束。数据到中心的约束确保哈希码能够与对应的哈希中心对齐，从而减少语义冲突。数据到数据的约束则确保哈希码能够在数据集中保持一定的区分性。通过同时优化这两种约束，我们能够构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在实验部分，我们选择了三个大规模的多标签图像数据集进行测试。这些数据集涵盖了多种场景和标签，能够全面评估所提出方法的效果。我们比较了不同方法在这些数据集上的表现，并分析了所提出方法在各个方面的优势。实验结果表明，所提出的方法能够有效减少哈希空间中的语义冲突，并提高多标签图像哈希码的表示能力。

在实验过程中，我们还进行了消融研究，以评估各个组件对最终性能的影响。消融研究结果表明，构建哈希中心图和使用图卷积网络（GCN）进行中心优化是提高方法性能的关键因素。此外，数据到中心和数据到数据的约束也对最终结果产生了重要影响。通过这些研究，我们能够更好地理解所提出方法的优缺点，并为未来的研究提供参考。

在多标签图像检索中，哈希码的生成需要考虑多个标签之间的关系。传统的基于中心的方法通常使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码，这种方法可能导致哈希码在多个中心之间无法很好地匹配，从而造成语义冲突。因此，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，该方法通过构建哈希中心图并使用图卷积网络（GCN）进行优化，从而缓解语义冲突。具体来说，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵，然后构建哈希中心图，并使用GCN在图中传播信息，学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个全面的哈希空间，用于多标签图像检索。

在构建哈希中心图时，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵。该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）对哈希中心进行优化。GCN能够传播信息，使得哈希中心之间的相关性得到充分挖掘。在优化过程中，我们同时考虑数据到中心和数据到数据的约束，确保哈希码能够准确反映多标签图像的特征。

在优化哈希函数时，我们引入了数据到中心和数据到数据的约束。数据到中心的约束确保哈希码能够与对应的哈希中心对齐，从而减少语义冲突。数据到数据的约束则确保哈希码能够在数据集中保持一定的区分性。通过同时优化这两种约束，我们能够构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在实验部分，我们选择了三个大规模的多标签图像数据集进行测试。这些数据集涵盖了多种场景和标签，能够全面评估所提出方法的效果。我们比较了不同方法在这些数据集上的表现，并分析了所提出方法在各个方面的优势。实验结果表明，所提出的方法能够有效减少哈希空间中的语义冲突，并提高多标签图像哈希码的表示能力。

在实验过程中，我们还进行了消融研究，以评估各个组件对最终性能的影响。消融研究结果表明，构建哈希中心图和使用图卷积网络（GCN）进行中心优化是提高方法性能的关键因素。此外，数据到中心和数据到数据的约束也对最终结果产生了重要影响。通过这些研究，我们能够更好地理解所提出方法的优缺点，并为未来的研究提供参考。

在多标签图像检索中，哈希码的生成需要考虑多个标签之间的关系。传统的基于中心的方法通常使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码，这种方法可能导致哈希码在多个中心间无法很好地匹配，从而造成语义冲突。因此，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，该方法通过构建哈希中心图并使用图卷积网络（GCN）进行优化，从而缓解语义问题。在具体实现中，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵，该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）在中心之间传播信息，以学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在构建哈希中心图时，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵。该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）在中心之间传播信息，以学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在优化哈希函数时，我们引入了数据到中心和数据到数据的约束。数据到中心的约束确保哈希码能够与对应的哈希中心对齐，从而减少语义冲突。数据到数据的约束则确保哈希码能够在数据集中保持一定的区分性。通过同时优化这两种约束，我们能够构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在实验部分，我们选择了三个大规模的多标签图像数据集进行测试。这些数据集涵盖了多种场景和标签，能够全面评估所提出方法的效果。我们比较了不同方法在这些数据集上的表现，并分析了所提出方法在各个方面的优势。实验结果表明，所提出的方法能够有效减少哈希空间中的语义冲突，并提高多标签图像哈希码的表示能力。

在实验过程中，我们还进行了消融研究，以评估各个组件对最终性能的影响。消融研究结果表明，构建哈希中心图和使用图卷积网络（GCN）进行中心优化是提高方法性能的关键因素。此外，数据到中心和数据到数据的约束也对最终结果产生了重要影响。通过这些研究，我们能够更好地理解所提出方法的优缺点，并为未来的研究提供参考。

在多标签图像检索中，哈希码的生成需要考虑多个标签之间的关系。传统的基于中心的方法通常使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码，这种方法可能导致哈希码在多个中心之间无法很好地匹配，从而造成语义冲突。因此，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，该方法通过构建哈希中心图并使用图卷积网络（GCN）进行优化，从而缓解语义冲突。在具体实现中，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵，该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）在中心之间传播信息，以学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在构建哈希中心图时，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵。该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）在中心之间传播信息，以学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在优化哈希函数时，我们同时考虑数据到中心和数据到数据的约束。数据到中心的约束确保哈希码能够与对应的哈希中心对齐，从而减少语义冲突。数据到数据的约束则确保哈希码能够在数据集中保持一定的区分性。通过同时优化这两种约束，我们能够构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在实验部分，我们选择了三个大规模的多标签图像数据集进行测试。这些数据集涵盖了多种场景和标签，能够全面评估所提出方法的效果。我们比较了不同方法在这些数据集上的表现，并分析了所提出方法在各个方面的优势。实验结果表明，所提出的方法能够有效减少哈希空间中的语义冲突，并提高多标签图像哈希码的表示能力。

在实验过程中，我们还进行了消融研究，以评估各个组件对最终性能的影响。消融研究结果表明，构建哈希中心图和使用图卷积网络（GCN）进行中心优化是提高方法性能的关键因素。此外，数据到中心和数据到数据的约束也对最终结果产生了重要影响。通过这些研究，我们能够更好地理解所提出方法的优缺点，并为未来的研究提供参考。

在多标签图像检索中，哈希码的生成需要考虑多个标签之间的关系。传统的基于中心的方法通常使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码，这种方法可能导致哈希码在多个中心之间无法很好地匹配，从而造成语义冲突。因此，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，该方法通过构建哈希中心图并使用图卷积网络（GCN）进行优化，从而缓解语义冲突。在具体实现中，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵，该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）在中心之间传播信息，以学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在构建哈希中心图时，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵。该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。例如，在饮食相关的场景中，“餐桌”、“刀具”、“碗”、“瓶子”和“杯子”等标签表现出较高的共现频率。这种特性揭示了数据集中标签之间的内在关联。通过利用这种关联，可以调整哈希中心，使其更兼容多标签图像的哈希码，从而缓解哈希空间中的语义冲突。

在优化哈希函数时，我们同时考虑数据到中心和数据到数据的约束。数据到中心的约束确保哈希码能够与对应的哈希中心对齐，从而减少语义冲突。数据到数据的约束则确保哈希码能够在数据集中保持一定的区分性。通过同时优化这两种约束，我们能够构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在实验部分，我们选择了三个大规模的多标签图像数据集进行测试。这些数据集涵盖了多种场景和标签，能够全面评估所提出方法的效果。我们比较了不同方法在这些数据集上的表现，并分析了所提出方法在各个方面的优势。实验结果表明，所提出的方法能够有效减少哈希空间中的语义冲突，并提高多标签图像哈希码的表示能力。

在实验过程中，我们还进行了消融研究，以评估各个组件对最终性能的影响。消融研究结果表明，构建哈希中心图和使用图卷积网络（GCN）进行中心优化是提高方法性能的关键因素。此外，数据到中心和数据到数据的约束也对最终结果产生了重要影响。通过这些研究，我们能够更好地理解所提出方法的优缺点，并为未来的研究提供参考。

在多标签图像检索中，哈希码的生成需要考虑多个标签之间的关系。传统的基于中心的方法通常使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码，这种方法可能导致哈希码在多个中心之间无法很好地匹配，从而造成语义冲突。因此，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，该方法通过构建哈希中心图并使用图卷积网络（GCN）进行优化，从而缓解语义冲突。在具体实现中，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵，该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）在中心之间传播信息，以学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在构建哈希中心图时，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵。该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。例如，在饮食相关的场景中，“餐桌”、“刀具”、“碗”、“瓶子”和“杯子”等标签表现出较高的共现频率。这种特性揭示了数据集中标签之间的内在关联。通过利用这种关联，可以调整哈希中心，使其更兼容多标签图像的哈希码，从而缓解哈希空间中的语义冲突。

在优化哈希函数时，我们同时考虑数据到中心和数据到数据的约束。数据到中心的约束确保哈希码能够与对应的哈希中心对齐，从而减少语义冲突。数据到数据的约束则确保哈希码能够在数据集中保持一定的区分性。通过同时优化这两种约束，我们能够构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在实验部分，我们选择了三个大规模的多标签图像数据集进行测试。这些数据集涵盖了多种场景和标签，能够全面评估所提出方法的效果。我们比较了不同方法在这些数据集上的表现，并分析了所提出方法在各个方面的优势。实验结果表明，所提出的方法能够有效减少哈希空间中的语义冲突，并提高多标签图像哈希码的表示能力。

在实验过程中，我们还进行了消融研究，以评估各个组件对最终性能的影响。消融研究结果表明，构建哈希中心图和使用图卷积网络（GCN）进行中心优化是提高方法性能的关键因素。此外，数据到中心和数据到数据的约束也对最终结果产生了重要影响。通过这些研究，我们能够更好地理解所提出方法的优缺点，并为未来的研究提供参考。

在多标签图像检索中，哈希码的生成需要考虑多个标签之间的关系。传统的基于中心的方法通常使用随机生成且固定的中心来对齐哈希码，这种方法可能导致哈希码在多个中心之间无法很好地匹配，从而造成语义冲突。因此，本文提出了一种新的基于中心的哈希方法，该方法通过构建哈希中心图并使用图卷积网络（GCN）进行优化，从而缓解语义冲突。在具体实现中，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵，该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。构建哈希中心图后，我们使用图卷积网络（GCN）在中心之间传播信息，以学习相关哈希中心。最后，我们将哈希函数在数据到中心和数据到数据的约束下进行学习，构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在构建哈希中心图时，我们首先从数据集中提取标签共现概率矩阵。该矩阵反映了不同标签之间的共现频率。通过分析该矩阵，我们能够确定哪些标签之间具有较高的相关性，从而为构建哈希中心图提供依据。例如，在饮食相关的场景中，“餐桌”、“刀具”、“碗”、“瓶子”和“杯子”等标签表现出较高的共现频率。这种特性揭示了数据集中标签之间的内在关联。通过利用这种关联，可以调整哈希中心，使其更兼容多标签图像的哈希码，从而缓解哈希空间中的语义冲突。

在优化哈希函数时，我们同时考虑数据到中心和数据到数据的约束。数据到中心的约束确保哈希码能够与对应的哈希中心对齐，从而减少语义冲突。数据到数据的约束则确保哈希码能够在数据集中保持一定的区分性。通过同时优化这两种约束，我们能够构建一个更加全面和一致的哈希空间，用于多标签图像检索。

在实验部分，我们选择了三个大规模的多标签图像数据集进行测试。这些数据集涵盖了多种场景和标签，能够全面评估所提出方法的效果。我们比较了不同方法在这些数据集上的表现，并分析了所提出方法在各个方面的优势。实验结果表明，所提出的方法能够有效减少哈希空间中的语义冲突，并提高多标签图像