Flexible Online Multi-modal Hashing for Large-scale Multimedia Retrieval

计算机科学 散列函数 判别式 二进制代码 特征哈希 双重哈希 动态完美哈希 局部敏感散列 情态动词 人工智能 机器学习 数据挖掘 哈希表 二进制数 化学 计算机安全 高分子化学 算术 数学
作者
Xu Lu,Lei Zhu,Zhiyong Cheng,Jingjing Li,Xiushan Nie,Huaxiang Zhang
标识
DOI:10.1145/3343031.3350999
摘要

Multi-modal hashing fuses multi-modal features at both offline training and online query stage for compact binary hash learning. It has aroused extensive attention in research filed of efficient large-scale multimedia retrieval. However, existing methods adopt batch-based learning scheme or unsupervised learning paradigm. They cannot efficiently handle the very common online streaming multi-modal data (for batch-learning methods), or learn the hash codes suffering from limited discriminative capability and less flexibility for varied streaming data (for existing online multi-modal hashing methods). In this paper, we develop a supervised Flexible Online Multi-modal Hashing (FOMH) method to adaptively fuse heterogeneous modalities and flexibly learn the discriminative hash code for the newly coming data, even if part of the modalities is missing. Specifically, instead of adopting the fixed weights, the modalities weights in FOMH are automatically learned with the proposed flexible multi-modal binary projection to timely capture the variations of streaming samples. Further, we design an efficient asymmetric online supervised hashing strategy to enhance the discriminative capability of the hash codes, while avoiding the challenging symmetric semantic matrix decomposition and storage cost. Moreover, to support fast hash updating and avoid the propagation of binary quantization errors in online learning process, we propose to directly update the hash codes with an efficient discrete online optimization. Experiments on several public multimedia retrieval datasets validate the superiority of the proposed method from various aspects.
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
崔崔发布了新的文献求助10
1秒前
ff不吃芹菜完成签到,获得积分10
2秒前
叶子完成签到,获得积分10
2秒前
唐唐完成签到,获得积分10
3秒前
123发布了新的文献求助10
3秒前
6秒前
朵朵完成签到,获得积分10
8秒前
发呆的小号完成签到 ,获得积分10
8秒前
充电宝应助原本采纳,获得10
10秒前
山260完成签到 ,获得积分10
10秒前
badada完成签到,获得积分10
10秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
大模型应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
伶俐乐菱应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
13秒前
13秒前
13秒前
shadow完成签到,获得积分10
14秒前
sen123完成签到,获得积分10
15秒前
123完成签到,获得积分20
16秒前
17秒前
NATURECATCHER完成签到,获得积分10
17秒前
温暖霸完成签到,获得积分10
17秒前
以筱完成签到,获得积分10
18秒前
NexusExplorer应助崔崔采纳,获得10
18秒前
CipherSage应助Passskd采纳,获得10
22秒前
23秒前
子睿完成签到,获得积分10
23秒前
背后雨柏完成签到 ,获得积分10
23秒前
24秒前
nanana发布了新的文献求助10
25秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
25秒前
五月初夏完成签到,获得积分10
25秒前
hannah发布了新的文献求助10
28秒前
songvv完成签到,获得积分20
29秒前
哟哟哟完成签到,获得积分10
30秒前
30秒前
wanglejia完成签到,获得积分10
30秒前
从容的雪碧完成签到,获得积分10
30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 4038235
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575992
关于积分的说明 11374009
捐赠科研通 3305760
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819276
邀请新用户注册赠送积分活动 892662
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022