画像検索のための意味的および視覚的ハッシングの統合【Powered by NICT】

Zhu Songhao; Zhu Songhao; Jin Dongliang; Liang Zhiwei; Wang Qiang; Sun Yajie; Xu Guozheng

文献

J-GLOBAL ID：201802216798291945 整理番号：18A0392691

画像検索のための意味的および視覚的ハッシングの統合【Powered by NICT】

Integration of semantic and visual hashing for image retrieval

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資料名：
巻： 44 ページ： 229-235 発行年： 2017年
JST資料番号： W0218A ISSN： 1047-3203 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)

大規模Web画像が急速に増殖する状況において,近年,ユーザタグで標識されたますます画像,巨大データベースにおけるハッシングベースの画像検索に相当な努力を目撃した。最近の研究努力は類似したコードに意味的に類似した画像をマッピングするためのコンパクト2進符号を設計する学習セマンティックハッシング関数に焦点を当てるが視覚的類似性は,セマンティックハッシング関数を構成するためのよく研究されていない。画像間の意味的および視覚的類似性を保存するハッシュ関数を学習するための新しい手法を提案した。特に,セマンティックハッシング符号を最初にテキスト構造と視覚的構造間の類似性を活用することにより学習される;,最大エントロピー原理はコンパクトな二値符号を達成するために利用されている最終的に,機能崩壊原理は,ノイズのある視覚属性を除去するために導入した。広く使用されている画像データセットで行った実験結果から,検討した最先端の方法に対して提案した方法の優れた性能を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： , , ,

図形・画像処理一般 , パターン認識

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