Abstract-För att effektivt hämta närmaste grannar från storskaliga multi-view data, nyligen hashing metoder undersöks brett, vilket kan avsevärt förbättra frågehastigheter. I detta dokument föreslår vi en effektiv sannolikhetsbaserad semantik för att bevara hashing (SePH) metod för att ta itu med problemet med korsvis hämtning. Med tanke på den semantiska konsekvensen mellan åsikter genererar SePH en enhetlig hashkod för alla observerade åsikter i alla fall. För träning, SePH först omvandlar de givna semantiska affiniteterna av träningsdata till en sannolikhetsfördelning, och syftar till att närma den till en annan i Hamming utrymme, genom att minimera deras Kullback-Leibler divergens. I synnerhet härleds den senare sannolikhetsfördelningen från alla parvisa Hamming avstånd mellan till-be-learnt hash koder för träningsdata. Med inlärda hashkoder kan man sedan lära sig alla typer av prediktiva modeller som linjär råsregression, logistisk regression eller kärnlogistisk regression som hashfunktioner i varje vy för att projicera motsvarande vyspecifika funktioner till hashkoder. När det gäller extension utanför provet, med tanke på varje osedd händelse, kan de inlärda hashfunktionerna i sina observerade vyer förutsäga vyspecifika hashkoder. Sedan genom att härleda eller uppskatta motsvarande utdatasannolikheter med avseende på de förutsagda vyspecifika hashkoderna, föreslås en ny probabilistisk metod för att använda dem för att bestämma en enhetlig hashkod. För att utvärdera den föreslagna SePH, genomför vi omfattande experiment på olika referensdataset, och de experimentella resultaten visar att SePH är rimliga och effektiva. Index Terms-Approximate närmaste granne (ANN) hämtning, cross-view hämtning, semantics-bevarande hashing (SePH).
Semantik-bevarande hashing (SePH) Ref anser den semantiska konsekvensen mellan flera vyer.
Cross-View Retrieval via Probability-Based Semantics-Preserving Hashing
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}