ABSTRACT Cross-modal hashing har under de senaste decennierna studerats i stor utsträckning med avseende på dess betydande fördelar i fråga om beräknings- och lagringskostnader. För heterogena datapunkter syftar den tvärmodala hashningen till att lära sig ett gemensamt hammingutrymme där en fråga från en modalitet kan hämta relevanta objekt av en annan modalitet. Även om den tvärmodala hashmetoden har gjort betydande framsteg finns det vissa begränsningar som måste lösas ytterligare. För det första, för att utnyttja den semantiska informationen i hashkoder, de flesta av dem lära hash koder från en likhetsmatris, som konstrueras av klassetiketter direkt, ignorera det faktum att klassetiketter kan innehålla ljud i den verkliga världen. För det andra slappnar de flesta av dem av den diskreta begränsningen på hashkoder, vilket kan orsaka stora kvantiseringsfel och oundvikligen resulterar i suboptimala prestanda. För att ta itu med ovanstående frågor föreslår vi en diskret robust övervakad hashing-algoritm (DRSH) i detta dokument. Specifikt är både klassetiketter och funktioner från olika metoder först sammansmälta för att lära sig en robust likhetsmatris genom låg rank begränsning som kan avslöja sin struktur och fånga buller i den. Och sedan, hash koder genereras genom att bevara den robusta likhet matris-baserade likheter i delning Hamming utrymme. Optimeringen är utmanande på grund av den diskreta begränsningen på hashkoder. Slutligen föreslås en diskret optimal algoritm för att ta itu med denna fråga. Vi utvärderar DRSH på tre verkliga dataset, och resultaten visar på DRSH:s överlägsenhet jämfört med flera befintliga hashmetoder. INDEX TERMS cross-modal hämtning, roust hashing, sparsam kodning, låg rank.
Yao och Al. I REF föreslogs en diskret robust övervakad hashmodell genom att man lärde sig en robust likhetsmatris för att vägleda hashkoderna att lära sig crossmodal hämtning.
Discrete Robust Supervised Hashing for Cross-Modal Retrieval
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}