Concept Preserving Hashing for Semantic Image Retrieval With Concept Drift

散列函数 动态完美哈希 计算机科学 通用哈希 特征哈希 理论计算机科学 线性哈希 双重哈希 哈希表 局部敏感散列 与K无关的哈希 集合(抽象数据类型) 图像检索 数据挖掘 情报检索 算法 模式识别(心理学) 图像(数学) 人工智能 计算机安全 程序设计语言
作者
Xing Tian,Wing W. Y. Ng,Hui Wang
出处
期刊:IEEE transactions on cybernetics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:51 (10): 5184-5197 被引量:12
标识
DOI:10.1109/tcyb.2019.2955130
摘要

Current hashing-based image retrieval methods mostly assume that the database of images is static. However, this assumption is not true in cases where the databases are constantly updated (e.g., on the Internet) and there exists the problem of concept drift. The online (also known as incremental) hashing methods have been proposed recently for image retrieval where the database is not static. However, they have not considered the concept drift problem. Moreover, they update hash functions dynamically by generating new hash codes for all accumulated data over time which is clearly uneconomical. In order to solve these two problems, concept preserving hashing (CPH) is proposed. In contrast to the existing methods, CPH preserves the original concept, that is, the set of hash codes representing a concept is preserved over time, by learning a new set of hash functions to yield the same set of hash codes for images (old and new) of a concept. The objective function of CPH learning consists of three components: 1) isomorphic similarity; 2) hash codes partition balancing; and 3) heterogeneous similarity fitness. The experimental results on 11 concept drift scenarios show that CPH yields better retrieval precisions than the existing methods and does not need to update hash codes of previously stored images.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
柚子完成签到,获得积分10
1秒前
sunflowers完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
steven完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
todo完成签到,获得积分10
1秒前
YifanWang应助xiaoguan采纳,获得20
2秒前
3秒前
皑似山上雪完成签到,获得积分10
3秒前
知了完成签到,获得积分10
3秒前
WHT完成签到,获得积分10
3秒前
红豆小猫应助614521采纳,获得10
4秒前
4秒前
卡布达完成签到,获得积分10
4秒前
lele发布了新的文献求助10
5秒前
cesar完成签到,获得积分10
5秒前
枕星完成签到,获得积分10
6秒前
文静的白羊完成签到,获得积分10
6秒前
0713完成签到,获得积分10
6秒前
紧张的刺猬完成签到,获得积分10
6秒前
CipherSage应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
7秒前
fang应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
共享精神应助科研通管家采纳,获得10
7秒前
山野村夫应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
zz应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
Singularity应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
Singularity应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
8秒前
8秒前
8秒前
赘婿应助nkmenghan采纳,获得10
8秒前
芝麻福福完成签到,获得积分10
8秒前
快乐枫发布了新的文献求助10
8秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038303
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576013
关于积分的说明 11374210
捐赠科研通 3305780
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029