Obesudlad hashing kan önskvärt stödja skalbar innehållsbaserad bildsökning för dess tilltalande fördelar med semantiskt etikettoberoende, minne och sökeffektivitet. De inlärda hashkoderna är dock inbäddade med begränsad diskriminativ semantik på grund av den inneboende begränsningen av bildrepresentationen. För att ta itu med problemet föreslår vi i detta dokument en ny hashningsmetod, som kallas diskret semantisk överföringshashing (DSTH). Den viktigaste idén är att direkt öka semantiken av diskreta bildhash koder genom att undersöka kompletterande kontextuella metoder. För detta ändamål är en enhetlig hashing ram formulerad för att samtidigt bevara visuella likheter av bilder och utföra semantisk överföring från kontextuella villkor. Dessutom, för att garantera direkt semantisk överföring och undvika informationsförlust, vi uttryckligen införa diskret begränsning, bit-okorrelation begränsning, och bit-balans begränsning på hash koder. En ny och effektiv diskret optimeringsmetod baserad på förstärkt Lagrangian multiplikator är utvecklad för att iterativt lösa optimeringsproblemet. Hela inlärningsprocessen har linjär beräknings komplexitet och önskvärd skalbarhet. Experiment på tre referensdatauppsättningar visar DSTH:s överlägsenhet jämfört med flera toppmoderna metoder. Index Terms-Content-baserad bildsökning, diskret optimering, semantisk överföring, oövervakad hashing, visuella likheter.
DSTH REF förespråkade diskreta hashkoder och tillgrep semantiken som ett komplement till kontextuella metoder.
Exploring Auxiliary Context: Discrete Semantic Transfer Hashing for Scalable Image Retrieval
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}