Nyligen, hashing video innehåll för snabb hämtning har fått ökad uppmärksamhet på grund av den enorma tillväxten av online-videor. Som förlängning av bild hashing tekniker, traditionella video hashing metoder främst fokusera på att söka lämpliga video funktioner men ägna lite uppmärksamhet åt hur de video-specifika funktioner kan utnyttjas för att uppnå optimal binarization. I detta dokument föreslås en end-to-end hashing ram, nämligen Obesudlad Deep Video Hashing (UDVH), där funktionsextraktion, balanserad kodinlärning och hashfunktionsinlärning integreras och optimeras på ett självlärt sätt. Speciellt, skiljer sig från tidigare arbete, har vårt ramverk två nyheter: 1) en oövervakad hashing metod som integrerar funktionen kluster och funktion binarization, vilket gör att grannskapet strukturen att bevaras i binärt utrymme; 2) en smart rotation tillämpas på de video-specifika funktioner som är brett spridda i den låga-dimensionella rymden så att variansen av dimensioner kan balanseras, vilket genererar mer effektiva hash koder. Omfattande experiment har utförts på två realworld dataset och resultaten visar sin överlägsenhet, jämfört med de toppmoderna video hashing metoder. För att bootstrap vidare utvecklingar, källkoden kommer att göras allmänt tillgänglig.
Wu och Al. REF föreslog en integrerad ram där extrahering, binär kodinlärning och hashfunktionsinlärning optimeras på ett självlärt sätt.
Unsupervised Deep Video Hashing with Balanced Rotation
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}