![](/images/graphics-bg.png)
Maximum Variance Hashing via Column Generation
المؤلفون المشاركون
Luo, Lei
Zhang, Chao
Qin, Yongrui
Zhang, Chunyuan
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-05-15
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
With the explosive growth of the data volume in modern applications such as web search and multimedia retrieval, hashing is becoming increasingly important for efficient nearest neighbor (similar item) search.
Recently, a number of data-dependent methods have been developed, reflecting the great potential of learning for hashing.
Inspired by the classic nonlinear dimensionality reduction algorithm—maximum variance unfolding, we propose a novel unsupervised hashing method, named maximum variance hashing, in this work.
The idea is to maximize the total variance of the hash codes while preserving the local structure of the training data.
To solve the derived optimization problem, we propose a column generation algorithm, which directly learns the binary-valued hash functions.
We then extend it using anchor graphs to reduce the computational cost.
Experiments on large-scale image datasets demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art hashing methods in many cases.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Luo, Lei& Zhang, Chao& Qin, Yongrui& Zhang, Chunyuan. 2013. Maximum Variance Hashing via Column Generation. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009172
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Luo, Lei…[et al.]. Maximum Variance Hashing via Column Generation. Mathematical Problems in Engineering No. 2013 (2013), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009172
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Luo, Lei& Zhang, Chao& Qin, Yongrui& Zhang, Chunyuan. Maximum Variance Hashing via Column Generation. Mathematical Problems in Engineering. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1009172
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1009172
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)