探索辅助上下文：面向可扩展图像检索的离散语义迁移哈希
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2019-04-26 v1
摘要
无监督哈希因其语义标签无关性、内存与搜索效率等引人瞩目的优势，可理想地支持可扩展基于内容的图像检索（SCBIR）。然而，由于图像表征的固有局限，所学哈希码嵌入的判别语义有限。为解决该问题，本文提出一种新颖的哈希方法，称为离散语义迁移哈希（DSTH）。其关键思想是通过探索辅助上下文模态，直接增强离散图像哈希码的语义。为此，我们构建了一个统一的哈希框架，以同时保持图像的视觉相似度并从上下文模态执行语义迁移。进一步，为保证直接语义迁移并避免信息损失，我们显式地对哈希码施加离散约束、比特不相关约束与比特平衡约束。基于增广拉格朗日乘子，我们开发了一种新颖且有效的离散优化方法，以迭代求解该优化问题。整个学习过程具有线性计算复杂度和良好的可扩展性。在三个基准数据集上的实验证明了 DSTH 相较于若干最先进（state-of-the-art）方法的优越性。
引用
@article{arxiv.1904.11207,
title = {Exploring Auxiliary Context: Discrete Semantic Transfer Hashing for Scalable Image Retrieval},
author = {Lei Zhu and Zi Huang and Zhihui Li and Liang Xie and Heng Tao Shen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.11207},
year = {2019}
}