TY -的A2 - G, Thippa Reddy AU - Wang Shaohua AU -康,肖盟——刘Fasheng AU -聂,秀山盟——刘Xingbo PY - 2021 DA - 2021/09/27 TI -离散两步跨通道散列成对关系通过利用SP - 4846043六世- 2021 AB -跨通道散列方法可以异构多通道数据映射到一个紧凑的二进制代码,保存语义相似度,可以显著提高跨通道的方便检索。然而,当前可用监督跨通道散列方法通常只因式分解矩阵的标签和不充分利用监督信息。此外,这些方法通常只使用单向映射,在一个不稳定的哈希结果学习过程。为了解决这些问题,我们提出一种新的监督跨通道散列学习方法称为离散两步跨通道散列(DTCH)通过成对的剥削关系。具体来说,这种方法充分利用了成对相似性关系包含在监督信息:标签的矩阵,哈希学习过程是稳定结合矩阵分解和标签回归;成对相似性矩阵,采用semirelaxed和semidiscrete策略可能减少累积的量化误差而提高检索效率和准确性。细粒度特征的方法进一步结合了一个探索与小说样本外扩展战略目标函数使隐式保护的一致性不同模态分布的样本和两两之间的相似关系。通过大量的实验验证了我们的方法的优势是使用两个广泛使用的数据集。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/4846043 - 10.1155 / 2021/4846043摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER