Abstract-This paper tar upp problemet med lärande likhet-bevarande binära koder för effektiv likhetssökning i storskaliga bildsamlingar. Vi formulerar detta problem i termer av att hitta en rotation av noll-centrerade data för att minimera kvantifieringsfelet för att kartlägga dessa data till hörnen av en noll-centrerad binär hyperkub, och föreslå en enkel och effektiv alternerande minimization algoritm för att utföra denna uppgift. Denna algoritm, dubbad iterativ kvantisering (ITQ), har anslutningar till multiklassspektrala kluster och till ortogonala Procrustes problem, och det kan användas både med oövervakade data inbäddningar såsom PCA och övervakade inbäddningar såsom kanonisk korrelationsanalys (CCA). De resulterande binära koderna överträffar betydligt flera andra toppmoderna metoder. Vi visar också att ytterligare prestandaförbättringar kan bli resultatet av att omvandla data med en icke-linjär kärnkartläggning före PCA eller CCA. Slutligen visar vi en tillämpning av ITQ för att lära binära attribut eller "classemes" på ImageNet data set.
Därefter används en iterativ kvantiseringsalgoritm REF för att omvandla originaldata till hörn i en nollcentrerad binär hyperkub genom att minimera kvantiseringsfelet i omvandlingen.
Iterative Quantization: A Procrustean Approach to Learning Binary Codes for Large-Scale Image 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']}