Abstract-I detta dokument, en ny oövervakad hash algoritm, kallas t-USMVH, och dess utvidgning till oövervakad djup hashing, kallas t-UDH, föreslås för att stödja storskalig video-till-video hämtning. För att förbättra robustheten i det oövervakade lärandet, kombinerar t-USMVH flera typer av funktionsrepresentationer och effektivt sammansmälter dem genom att undersöka en kontinuerlig relevans poäng baserat på en Gaussisk uppskattning över parvisa avstånd, och även en diskret granne poäng baserat på kardinaliteten hos ömsesidiga grannar. För att minska känsligheten för skalförändringar för att kartlägga objekt som är långt ifrån varandra används student t-distribution för att uppskatta likheten mellan de avslappnade hashkodsvektorerna för nyckelramar. Detta resulterar i mer exakt bevarande av den önskade oövervakade likhetsstrukturen i hashkodsutrymmet. Genom att anpassa motsvarande optimeringsmål och bygga hashkarteringsfunktionen via ett djupt neuralt nätverk utvecklar vi en robust oövervakad träningsstrategi för ett djupt hashnät. De föreslagna metodernas effektivitet och effektivitet utvärderas i två offentliga videosamlingar genom jämförelser mot flera klassiska och de senaste metoderna. Index Terms-Video hämtning, hashing, djupa neurala nätverk, multi-view lärande, oövervakat lärande, Student t-distribution.
Hao och al. REF föreslår en oövervakad hash-algoritm som kombinerar flera funktionsrepresentationer från nyckelramar.
Unsupervised t-Distributed Video Hashing and Its Deep Hashing Extension
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}