Tidigare ansträngningar i hashing avser att bevara data varians eller parvis affinitet, men inte heller är tillräcklig för att fånga de mångahanda strukturer gömda i de flesta visuella data. I detta dokument tar vi itu med detta problem genom att rekonstruera de lokalt linjära strukturerna hos grenrör i det binära hammingutrymmet, som kan läras genom lokalkänslig gles kodning. Vi kastar problemet som en gemensam minimering av rekonstruktion fel och kvantisering förlust, och visar att, trots sin NP-hårdhet, en lokal optimal kan uppnås effektivt via alternativ optimering. Vår metod skiljer sig från befintliga metoder i sin anmärkningsvärda förmåga att extrahera de närmaste grannarna av frågan från samma grenrör, i stället för från den omgivande rymden. På omfattande experiment på olika bildriktmärken förbättrar våra resultat tidigare toppmoderna med 28-74 % typiskt, och 627% på Yale ansiktsdata.
En metod REF tar hänsyn till fallet och använder en lokalt linjär gles kodningsteknik för att extrahera de inneboende strukturerna hos separata grenrör.
Locally Linear Hashing for Extracting Non-linear Manifolds
{'venue': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2014 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}