: Illustrationen av arbetsflödet av LFBC lärande. Algoritmen avser att bevara den pairwise F2F-strukturen och I2C-avstånden och utgångarna de optimala bilinjära projektionsmatriserna. Hashingteknikens potentiella värde har lett till att den blivit ett av de mest aktiva forskningsområdena inom datorseende och multimedia. De flesta befintliga hashing metoder för bildsökning och hämtning baseras dock på globala representationer, t.ex. GIST [3], som saknar analysen av den inneboende geometriska egenskapen hos lokala funktioner och kraftigt begränsar hashkodens effektivitet. I detta dokument föreslår vi en övervakad lokal funktion hashing ram, dvs., lokal funktion Binary Coding (LF-BC), för visuell likhetssökning, där funktionen-till-fjäder (F2F) och bild-till-klass (I2C) strukturer bevaras och kombineras framgångsrikt. F2F-strukturen beaktar det parvisa förhållandet mellan lokala funktioner i det ursprungliga funktionsutrymmet. Medan, från en högre nivå aspekt, I2C struktur speglar kopplingen mellan bilder och deras motsvarande klasser, som härleds från [1]. Den föreslagna metodens kontur illustreras i figuren. 1................................................................ Det är värt att lyfta fram flera egenskaper hos den föreslagna metoden: (1) Olika med global representation baserad hashing, LFBC direkt lär sig hashing funktion från lokala funktioner och samtidigt bevarar pairwise F2F och I2C struktur, vilket har visat sig vara mer effektivt för korrekt hämtning. (2) Inspirerad av [2, 4], tvålinjär projektion baserad hashing funktion antas i vår metod. Således kommer komplexiteten i eigen-nedbrytningen, som är kubikformen av dimensionaliteten, att minskas avsevärt. Motsvarande integrerade LFBC-algoritm visas i Algoritm 1. Inmatning: Lokal funktionsuppsättning för varje träningsbild X i = {X i1, · · ·, X im i} i matrisform, i = 1, · · · ·, n, hela den lokala funktionen som F = X i, parametern k för parvis strukturbevarande, antalet centroider K i K-means och etiketten informationsfunktion C(·) : F → {1, · · · ·,C}. Utgång: De tvålinjära projektionsmatriserna 1 och 2. 1: Konstruera lokala funktioner parning uppsättning P = {(i, j)]X i, X j F} och deras motsvarande pairwise etiketter i j = {−1, +1}, där, och i j = −1 annars; 2: Använd K-means kluster algoritm på uppsättningen av lokala funktioner i varje klass C(X i )=c X i, c = 1, · · · ·,C; Optimera 1 och 2 växelvis; 7: tills den objektiva funktionen L( ska 1,  och 2 ) konvergerar. I hämtningsfasen, med tanke på att vår metod är särskilt utformad för lokala funktioner, kan den ursprungliga Hamming Ranking och Hamming Table inte tillämpas direkt på lokala funktioner för visuella index. I detta dokument inför vi därför också ett indexerings-/söksystem som kallas lokal Hashing Voring (LHV) som visas i bild. 2, som har visat sig vara effektiv och korrekt för bildlikviditetssökning i våra experiment. Till exempel, med tanke på en hink med hashkod [1,1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1] av en lokal funktion, lagrar vi indexen för bilderna, som innehåller samma lokala funktion hash kod med denna hink. På detta sätt söker vi i hashkoden H(q i ) för varje lokal funktion q k  på Q i frågebilden Q = {q 1, · · ·, q m } över uppslagstabellen Hamming inom hammingradie r och returnerar eventuella bildindex. Slutligen röstar vi och ackumulerar tiden för varje bilds index som visas i relevanta hinkar och sedan ranka dem i fallande ordning. De slutliga återtagna proven returneras i enlighet med den relevanta rangordning som LHV genererat. De experimentella resultaten på Caltech-256, SUN397 och NUS-WIDE
I själva verket, ett av de mest relaterade arbetet med att använda bilinear projektion på lokala funktioner hashing kan hittas i REF, som betraktas som en övervakad inlärningsmetod för bildlikviditetssökning.
Local Feature Binary Coding for Approximate Nearest Neighbor Search
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}