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J-GLOBAL ID：201702270075991535   整理番号：17A0368746

交差-見え検索のための半ペア型ハッシング【Powered by NICT】

Semi-paired hashing for cross-view retrieval

著者 (3件)： Shen Xiaobo (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China) ,  Sun Quan-Sen (School of Computer Science and Engineering, Nanjing University of Science and Technology, Nanjing 210094, China) ,  Yuan Yun-Hao (Department of Computer Science and Technology, Yangzhou University, Yangzhou 225000, China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 213  ページ： 14-23  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハッシング法は計算と記憶効率のハッシュコードの重要な利点に起因する大規模クロスビュー検索タスクに広く適用されている。ほとんどの既存のクロスビューハッシング手法は完全に対シナリオを取り入れただけである,異なる視点からの全ての試料が対になった。しかし,このような完全ペアごと対応付けは実用的応用で利用可能でないかもしれない。本論文では,より挑戦的なクロスビュー検索タスク,部分対対応を事前に提供されるを処理するために,半対ハッシング(SPH)と呼ばれる新しいハッシング手法を提案した。特に,SPHは,マルチビューデータ間の内の視野類似性とクロスビュー相関を保存することを目的とした。各ビュー内類似性構造はアンカーグラフにより得られた。限られた試料は対として,対になっていない試料の間の相関は,単純であるが有効なアプローチ,部分クロスビュー対情報と内の視野類似性構造によるクロスビュー相関を推定を利用した。に加えて,著者らは,量子化損失を低減するために元の特徴と標的二値符号間の二回帰項を組み込んだ。ハッシュ関数と2進コードを同時に解くために,提案した効率的な反復アルゴリズム。二つのベンチマークデータセット上での包括的な実験を行い,最先端レベル手法に対し,SPHの優位性,特に半対シナリオを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ハッシュ関数 ,  類似性 ,  量子化 ,  *ハッシング
準シソーラス用語： 反復アルゴリズム ,  バイナリコード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ハッシング ,  半ペア型 ,  断面見解 ,  検索

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 交差 ,  見え ,  検索 ,  ハッシング