Matrix factorization har nyligen använts för uppgiften multi-modal hashing för cross-modality visuell sökning, där basfunktioner lärs att kartlägga data från olika modaliteter till samma Hamming inbäddning. I detta dokument föreslår vi en ny cross-modality hashing algoritm som kallas Supervised Matrix Factorization Hashing (SMFH) som hanterar multi-modal hashing problem med en kollektiv icke-negativ matris factorization över de olika modaliteterna. I synnerhet använder SMFH en väl utformad binär kod lärande algoritm för att bevara likheterna mellan multi-modal ursprungliga funktioner genom en graf legalisering. Samtidigt införlivas semantiska etiketter, när sådana finns tillgängliga, i inlärningsförfarandet. Vi antar att alla dessa skulle underlätta att bevara den mest relevanta informationen under den binära kvantiseringsprocessen, och därmed förbättra hämtningsnoggrannheten. Vi demonstrerar den överlägsna prestandan av SMFH på tre korsmodalitet visuell sökning riktmärken, dvs., PASCAL-Sentence, Wiki, och NUS-WIDE, med kvantitativ jämförelse med olika state-of-the-art metoder [Kumar och Udupa, 2011; Rastgari et al., 2013; Zhang och Li, 2014;.
Övervakad Matrix Factorization Hashing (SMFH) REF använder också matris factorization, dock med tillägg av graf-regularization.
Supervised Matrix Factorization for Cross-Modality Hashing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}