Abstract-Hashing har lockat en hel del forskning under de senaste åren på grund av dess effektivitet för hämtning och indexering av storskaliga högdimensionella multimediadata. I detta dokument föreslår vi en ny rankningsbaserad hashram som kartlägger data från olika metoder till ett gemensamt hammingutrymme där den tvärmodala likheten kan mätas med hammingavstånd. Till skillnad från befintliga cross-modal hashing-algoritmer där de lärda hashfunktionerna är binära rymdpartitioneringsfunktioner, såsom tecken- och tröskelfunktionen, utnyttjar det föreslagna hashsystemet en ny klass av hashfunktioner som är nära relaterade till rangkorrelationsmått som är kända för att vara skalinvarianta, numeriskt stabila och mycket icke-linjära. I synnerhet lär vi oss tillsammans två grupper av linjära subrymder, en för varje modalitet, så att funktioners rankningsordning i olika linjära subrymder maximalt bevarar de tvärmodala likheterna. Vi visar att den rankningsbaserade hashfunktionen har en naturlig probabilistisk approximation som omvandlar det ursprungliga mycket diskontinuerliga optimeringsproblemet till ett som effektivt kan lösas med hjälp av enkla gradienta nedstigningsalgoritmer. Den föreslagna hashing ramen är också flexibel i den meningen att optimeringsförfarandena inte är bundna till någon specifik form av förlust funktion, vilket är typiskt för befintliga cross-modal hashing metoder, men snarare kan vi flexibelt rymma olika förlustfunktioner med minimala förändringar i inlärningsstegen. Vi visar genom omfattande experiment på fyra allmänt använda multimodala datauppsättningar i verkligheten att den föreslagna multimodala hashmetoden kan uppnå konkurrenskraftiga resultat mot flera toppmoderna data med endast måttlig utbildning och testtid.
Linjär Subspace Ranking Hashing (LSRH) REF lär sig rankningsbaserade hashfunktioner genom att utnyttja rankningsstrukturen för funktionsutrymme.
Linear Subspace Ranking Hashing for Cross-Modal Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}