Approximately Nearest Neighborhood Image Search Using Unsupervised Hashing via Homogeneous Kernels
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-05-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
We propose an approximation search algorithm that uses additive homogeneous kernel mapping to search for an image approximation based on kernelized locality-sensitive hashing.
To address problems related to the unstable search accuracy of an unsupervised image hashing function and degradation of the search-time performance with increases in the number of hashing bits, we propose a method that combines additive explicit homogeneous kernel mapping and image feature histograms to construct a search algorithm based on a locality-sensitive hashing function.
Moreover, to address the problem of semantic gaps caused by using image data that lack type information in semantic modeling, we describe an approximation searching algorithm based on the homogeneous kernel mapping of similarities between pairs of images and dissimilar constraint relationships.
Our image search experiments confirmed that the proposed algorithm can construct a locality-sensitive hash function more accurately, thereby effectively improving the similarity search performance.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Li, Jun-yi& Li, Jianhua. 2018. Approximately Nearest Neighborhood Image Search Using Unsupervised Hashing via Homogeneous Kernels. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136876
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Li, Jun-yi& Li, Jianhua. Approximately Nearest Neighborhood Image Search Using Unsupervised Hashing via Homogeneous Kernels. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136876
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Li, Jun-yi& Li, Jianhua. Approximately Nearest Neighborhood Image Search Using Unsupervised Hashing via Homogeneous Kernels. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1136876
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1136876
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
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