Gränsöverskridande hashmetoder har fått stor uppmärksamhet. De flesta pionjärer närmar sig bara bevara grannskapet genom att bygga sambanden mellan heterogena metoder. Men de försummar det faktum att de högdimensionella data ofta finns på ett lågdimensionellt grenrör inbäddat i det omgivande rummet och den relativa närheten mellan grannarna är också viktig. Även om vissa metoder utnyttjar det mångfaldiga lärandet för att generera hashkoder, de flesta av dem misslyckas med att uttryckligen utforska den diskriminerande information i klassen etiketter och kassera binära begränsningar under optimering, vilket genererar stora kvantiseringsfel. För att ta itu med dessa frågor presenterar vi i detta dokument en ny cross-modal hashing metod, kallad Supervised Discrete Manifold-Embedded Cross-Modal Hashing (SDMCH). Det kan inte bara utnyttja den icke-linjära mångfaldiga strukturen av data och konstruera korrelationen mellan heterogena multipelmodaliteter, men också fullt utnyttja den semantiska informationen. Dessutom kan hashkoderna genereras diskret av en iterativ optimeringsalgoritm, som kan undvika de stora kvantiseringsfelen. Omfattande experimentella resultat på tre referensdatauppsättningar visar att SDMCH överträffar tio toppmoderna korsmodala hashmetoder.
Kontrollerade diskreta förgreningar inbäddade tvärmodala hash (SDMCH) REF utnyttjar den semantiska informationen och den icke-linjära förgreningsstrukturen för data för att konstruera korrelationen mellan heterogena multipelmodaliteter.
SDMCH: Supervised Discrete Manifold-Embedded Cross-Modal Hashing
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}