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23.07.2018 | Ausgabe 3/2019

Neural Processing Letters 3/2019

Discrete Multi-graph Hashing for Large-Scale Visual Search

Zeitschrift:
Neural Processing Letters > Ausgabe 3/2019
Autoren:
Lingyun Xiang, Xiaobo Shen, Jiaohua Qin, Wei Hao
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Hashing has become a promising technique to be applied to the large-scale visual retrieval tasks. Multi-view data has multiple views, providing more comprehensive information. The challenges of using hashing to handle multi-view data lie in two aspects: (1) How to integrate multiple views effectively? (2) How to reduce the distortion error in the quantization stage? In this paper, we propose a novel hashing method, called discrete multi-graph hashing (DMGH), to address the above challenges. DMGH uses a multi-graph learning technique to fuse multiple views, and adaptively learns the weights of each view. In addition, DMGH explicitly minimizes the distortion errors by carefully designing a quantization regularization term. An alternative algorithm is developed to solve the proposed optimization problem. The optimization algorithm is very efficient due to the low-rank property of the anchor graph. The experiments on three large-scale datasets demonstrate the proposed method outperforms the existing multi-view hashing methods.

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