Abstract-Som en framväxande teknik för att stödja skalbar innehållsbaserad bildsökning (CBIR), har hashing nyligen fått stor uppmärksamhet och blivit en mycket aktiv forskningsdomän. I denna studie föreslår vi en ny oövervakad visuell hashningsmetod som kallas semantisk-assisterad visuell hashing (SAVH). Utsedd från halvövervakad och övervakad visuell hashning, är dess kärnidé att effektivt extrahera de rika semantik latent inbäddade i hjälptexter av bilder för att öka effektiviteten av visuell hashing utan några explicita semantiska etiketter. För att uppnå målet utvecklas ett enhetligt oövervakat ramverk för att lära sig hashkoder genom att samtidigt bevara visuella likheter med bilder, integrera den semantiska assistansen från hjälptexter om modellering av högorderrelationer mellan bilder, och karakterisera sambanden mellan bilder och delade ämnen. Vår performancestudie om tre allmänt tillgängliga bildsamlingar: Wiki, MIR Flickr och NUS-WIDE visar att SAVH kan uppnå överlägsen prestanda över flera toppmoderna tekniker.
En innovativ studie presenterade REF en oövervakad visuell hashing metod som kallas semantisk-assisterad visuell hashing.
Unsupervised Visual Hashing with Semantic Assistant for Content-Based Image Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}