Abstrakt. Med den ökande tillgången på mycket stora bilddatabaser har intresset för metoder baserade på "semantisk hashing" ökat, d.v.s. kompakta binära koder för data-punkter så att hamming avståndet mellan kodord korrelerar med likhet. Vid granskning och jämförelse av befintliga metoder, visar vi att deras relativa prestanda kan förändras drastiskt beroende på definitionen av mark-sanning grannar. Motiverade av detta fynd, föreslår vi en ny formulering för att lära binära koder som syftar till att rekonstruera affiniteten mellan datapunkter, snarare än deras avstånd. Vi visar att detta kriterium är intractable att lösa exakt, men en spektral avkoppling ger en algoritm där bitarna motsvarar tröskel eigenvectors av affinitetsmatrisen, och som antalet datapunkter går till oändlighet dessa eigenvectors konvergera till eigenfunktions av Laplace-Beltrami operatörer, liknande den nyligen föreslagna Spectral Hashing (SH) metod. Till skillnad från SH vars prestanda kan försämras när antalet bitar ökar, är den optimala koden med vår formulering garanterad att troget reproducera affiniteterna när antalet bitar ökar. Vi visar att antalet eigenfunktioner som behövs kan öka exponentiellt med dimension, men introducera ett "kernel trick" för att tillåta oss att beräkna med ett exponentiellt stort antal bitar men med bara minne och beräkning som växer linjärt med dimension. Experiment visar att MDSH överträffar den senaste tekniken, särskilt i det utmanande systemet med små avståndströsklar.
Multidimensionell Spectral Hashing (MDSH) REF rekonstruerar affiniteten mellan datapunkter snarare än avstånd och är garanterad att reproducera affiniteterna med ökande antal bitar.
Multidimensional Spectral Hashing
{'venue': 'ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}