保持结构的无监督跨媒体哈希
计算机视觉与模式识别
2016-03-21 v1 信息检索
摘要
近年来异构多媒体数据呈指数级增长。从异构数据源中进行有效且准确的数据检索的需求引起了跨媒体检索的广泛研究兴趣。此处，给定任意媒体类型的查询，跨媒体检索旨在从异构数据源中找到不同媒体类型的相关结果。为促进大规模跨媒体检索，我们提出一种新颖的无监督跨媒体哈希方法。我们的方法将局部亲和与距离排斥约束融入矩阵分解框架。相应地，该方法学习从不同的媒体类型生成统一哈希码的哈希函数，同时确保数据分布的内在几何结构得以保持。这些哈希码使得不同媒体类型数据之间的相似性能够直接评估。在两个大规模多媒体数据集上的实验结果证明了所提方法的有效性，其性能优于当前最先进的方法。
引用
@article{arxiv.1603.05782,
title = {Unsupervised Cross-Media Hashing with Structure Preservation},
author = {Xiangyu Wang and Alex Yong-Sang Chia},
journal= {arXiv preprint arXiv:1603.05782},
year = {2016}
}