کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6941740 | 1450119 | 2017 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Isometric hashing for image retrieval
ترجمه فارسی عنوان
هشدار ایزومتریک برای بازیابی تصویر
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
کدهای دودویی، یادگیری هش یادگیری منیفولد، کاهش ابعاد، بازیابی تصویر،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Hashing has been attracting much attention in computer vision recently, since it can provide efficient similarity comparison in massive multimedia databases with fast query speed and low storage cost. Since the distance metric is an explicit description of similarity, in this paper, a novel hashing method is proposed for image retrieval, dubbed Isometric Hashing (IH). IH aims to minimize the difference between the distance in input space and the distance of the corresponding binary codes. To tackle the discrete optimization in a computationally tractable manner, IH adopts some mathematical tricks to transform the original problem into a multi-objective optimization problem. The usage of linear-projection-based hash functions enables efficient generating hash codes for unseen data points. Furthermore, utilizing different distance metrics could produce corresponding hashing algorithms, thus IH can be seen as a framework for developing new hashing methods. Extensive experiments performed on four benchmark datasets validate that IH can achieve comparable to or even better results than some state-of-the-art hashing methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Signal Processing: Image Communication - Volume 59, November 2017, Pages 117-130
Journal: Signal Processing: Image Communication - Volume 59, November 2017, Pages 117-130
نویسندگان
Bo Yang, Xuequn Shang, Shanmin Pang,