Abstract-Effektiv hashing för storskaliga bilddatabaser är ett populärt forskningsområde som drar till sig mycket uppmärksamhet i datorseende och visuell informationssökning. Flera senaste metoder försöker lära sig antingen graf inbäddning eller semantisk kodning för snabba och exakta tillämpningar. I detta dokument introduceras en ny oövervakad ram, kallad evolutionär kompakt inbäddning (ECE), för att automatiskt lära sig de uppgiftsspecifika binära hashkoderna. Det kan betraktas som en optimeringsalgoritm som kombinerar genetisk programmering (GP) och ett ökande trick. I vår arkitektur, varje bit av ECE är iterativt beräknas med hjälp av en svag binär klassificering funktion, som genereras genom GP utvecklas genom att gemensamt minimera sin empiriska risk med AdaBoost strategi på en utbildning uppsättning. Vi tar upp detta som girig optimering genom att inbädda högdimensionella datapunkter i en likhetsbevarande Hamming utrymme med en låg dimension. Vi utvärderar systematiskt ECE på två datamängder, SIFT 1M och GIST 1M, som visar effektiviteten och noggrannheten hos vår metod för en storskalig likhetssökning. Index Terms-AdaBoost, binära hashkoder, genetisk programmering (GP), storskalig likhetssökning, oövervakad.
ECE REF behandlade det som ett optimeringsproblem och kombinerade den genetiska programmeringen med den boosterbaserade viktuppdateringen.
Sequential Compact Code Learning for Unsupervised Image Hashing
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}