På senare tid har inlärningsbaserade hashingtekniker lockat till sig breda forskningsintressen eftersom de kan stödja effektiv lagring och hämtning för högdimensionella data som bilder, videor, dokument, etc. En stor svårighet när det gäller att lära sig hasch ligger dock i att hantera de diskreta begränsningar som åläggs de eftersträvade haschkoderna, vilket vanligtvis gör haschoptimering mycket utmanande (NPhard i allmänhet). I detta arbete föreslår vi en ny övervakad hashing ram, där inlärningsmålet är att generera optimala binära hash koder för linjär klassificering. Genom att införa en hjälpvariabel omformulerar vi målet så att det kan lösas betydligt effektivt genom att använda en legaliseringsalgoritm. Ett av de viktigaste stegen i denna algoritm är att lösa en legalisering sub-problem i samband med NP-hård binär optimering. Vi visar att underproblemet medger en analytisk lösning via cyklisk koordinat nedstigning. Som sådan kan en diskret lösning av hög kvalitet så småningom erhållas på ett effektivt datoriserat sätt, vilket gör det möjligt att hantera massiva datamängder. Vi utvärderar det föreslagna tillvägagångssättet, dubbade Supervised Discrete Hashing (SDH), på fyra stora bilddatauppsättningar och visar sin överlägsenhet mot de senaste hashmetoderna i storskalig bildsökning.
Den övervakade Discrete Hashing (SDH) REF beräkna hash koder med bevarande av semantik med avsikt att klassificeras.
Supervised Discrete Hashing
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}