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J-GLOBAL ID：201802270068659193   整理番号：18A0937210

教師付きクロスモーダル検索のための識別相関ハッシング【JST・京大機械翻訳】

Discriminative correlation hashing for supervised cross-modal retrieval

著者 (11件)： Lu Xu (School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, Shandong Province, China) ,  Zhang Huaxiang (School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, Shandong Province, China) ,  Zhang Huaxiang (Institute of Data Science and Technology, Shandong Normal University, Jinan 250014, Shandong Province, China) ,  Sun Jiande (School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, Shandong Province, China) ,  Sun Jiande (Institute of Data Science and Technology, Shandong Normal University, Jinan 250014, Shandong Province, China) ,  Wang Zhenhua (School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, Shandong Province, China) ,  Wang Zhenhua (Institute of Data Science and Technology, Shandong Normal University, Jinan 250014, Shandong Province, China) ,  Guo Peilian (School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, Shandong Province, China) ,  Guo Peilian (Institute of Data Science and Technology, Shandong Normal University, Jinan 250014, Shandong Province, China) ,  Wan Wenbo (School of Information Science and Engineering, Shandong Normal University, Jinan 250014, Shandong Province, China) ,  Wan Wenbo (Institute of Data Science and Technology, Shandong Normal University, Jinan 250014, Shandong Province, China)
資料名： Signal Processing: Image Communication  (Signal Processing: Image Communication)
巻： 65  ページ： 221-230  発行年： 2018年 
JST資料番号： T0844A  ISSN： 0923-5965  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： それらの貯蔵と計算効率のために,大規模多モードデータに関する交差モード検索のために,ハッシング技術を用いた。クロスモーダルハッシング法は,二値符号が生成される共通Hamming空間に異なるモダリティの不均一データをマッピングすることにより,他のモダリティの質問に対する一つのモダリティの関連項目を検索する。しかし,既存のクロスモードハッシング法は二値符号の識別特性にほとんど注意を払わない。本論文では,判別的性質をハッシング学習手順に統合する,判別相関ハッシュ(DCH)と名付けた新しい教師つきクロスモードハッシング法を提案した。DCHは,テキストモダリティの識別特性を保存するために線形判別分析(LDA)を導入して,学習した統一二値符号によってそれを対応する画像モダリティに移して,このように,一般的Hamming空間におけるデータをより識別的にした。広範な実験結果は,DCHが最先端のクロスモードハッシング法より優れていることを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ハッシング ,  判別分析 ,  画像 ,  多モード ,  学習
準シソーラス用語： 線形判別分析 ,  モダリティ ,  バイナリコード ,  計算効率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： クロスモーダル検索 ,  ハッシング ,  部分空間学習 ,  判別分析

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 教師 ,  検索 ,  識別 ,  相関 ,  ハッシング