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.
Lokalt Linear Hash REF strävar efter att strukturera grenrör i hamming-utrymmet och optimerar sådana strukturer genom lokalkänslig gles kodning.
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']}