Multiindexfusion har visat imponerande resultat i hämtningsuppgiften genom att integrera olika visuella representationer i en enhetlig ram. Tidigare verk överväger dock främst att sprida likheter via en granne struktur, ignorerar den höga ordningen information bland olika visuella representationer. I detta dokument föreslår vi ett nytt multiindexfusionssystem för bildsökning. Genom att formulera detta förfarande som ett multilinjärt optimeringsproblem kan den kompletterande information som döljs i olika index utforskas mer ingående. Specifikt, Vi bygger först våra flera index från olika visuella representationer. Sedan införs en så kallad indexspecifik funktionell matris, som syftar till att sprida likheter, för att uppdatera det ursprungliga indexet. De funktionella matriserna optimeras sedan i en enhetlig tensor utrymme för att uppnå en förfining, så att relevanta bilder kan skjutas närmare. Optimeringsproblemet kan effektivt lösas med den utökade Lagrangian metoden med en teoretisk konvergensgaranti. Till skillnad från det traditionella multiindexfusionssystemet bäddar vårt tillvägagångssätt in multiindexs subrymdsstruktur i de nya indexen med glesa begränsningar och därmed har det inte mycket extra minnesförbrukning i online-förfrågan. Experimentell utvärdering av tre referensdatauppsättningar visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår toppmoderna resultat, dvs. N-poäng 3,94 på UKBench, mAP 94,1 % på semester och 62,39 % på marknaden-1501. Index Terms-Image hämtning, multi-index fusion, tensor multirank, person omidentifiering.
Multilinjär multiindex Fusionsmetod REF undersöker den kompletterande information som döljs i olika index mer ingående genom att formulera detta förfarande som ett multilinjärt baserat optimeringsproblem.
Effective Image Retrieval via Multilinear Multi-Index Fusion
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}