Key points are not available for this paper at this time.
확장 가능한 내용 기반 이미지 검색(CBIR)을 지원하는 신기술로서 해싱은 최근 큰 관심을 받으며 매우 활발한 연구 분야가 되었습니다. 본 연구에서 우리는 의미 보조 시각 해싱(SAVH)이라는 새로운 비지도 시각 해싱 접근 방식을 제안합니다. 반지도 및 지도 시각 해싱과는 달리, 이 방법의 핵심 아이디어는 명시적인 의미 레이블 없이 이미지의 보조 텍스트에 잠재적으로 내재된 풍부한 의미를 효과적으로 추출하여 시각 해싱의 효과를 향상하는 것입니다. 이를 달성하기 위해, 우리는 이미지의 시각적 유사성을 동시에 유지하고 보조 텍스트에서 의미적 지원을 통합하여 이미지 간의 고차원 관계를 모델링하며 이미지와 공유 주제 간의 상관관계를 특성화하는 통합된 비지도 프레임워크를 개발했습니다. 세 개의 공개 이미지 컬렉션(Wiki, MIR Flickr, NUS-WIDE)에 대한 성능 연구 결과, SAVH는 여러 최신 기술에 비해 우수한 성능을 달성할 수 있음을 나타냅니다.
Zhu et al. (Wed,)은 이 문제를 연구했습니다.