针对跨模态信息检索的策略和核心问题，从提升检索性能的角度，分析了多视角对称非负矩阵分解方法用于跨模态检索的优势，提出了一种新的基于对称非负矩阵分解的跨模态检索框架。首先在Wikipedia、Pascal公开数据集上习得一致的子空间表示；然后基于该子空间，设计了一种实时样本在子空间中的投影方法。与典型相关分析、语义匹配和偏最小二乘回归相比，在MAP和PR曲线这2个指标上，本文所提出的方法具有最优的性能表现，表明了该方法应用于跨模态信息检索任务中的潜力。
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