【摘 要】
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近年来,随着信息技术的发展,图像、文本、视频、音频等多媒体数据呈现出快速增长的趋势。当处理大量数据时,某些传统检索方法的效率可能会受到影响,并且无法在可接受的时间内获得令人满意的准确性。此外,海量的数据还导致了巨大的存储消耗问题。为了解决上述问题,哈希学习被提出。现有的哈希学习方法首先为数据生成二进制哈希码,并且在学习中让原本相似的数据有相似的哈希码,让不相似的数据有不同的哈希码。然后,在学到的哈希码空间中,通过异或操作进行快速的相似性比较。通过用二进制哈希码代替数据原始的高维特征,可以达到显著降低存储成
【基金项目】
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国家自然科学基金(61991411,61872428),山东省重点研发项目(2019JZZY010127),山东省自然科学基金项目(ZR2019ZD06,ZR2020QF036),山东大学基本科研业务费专项资金(2019GN075)资助
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近年来,随着信息技术的发展,图像、文本、视频、音频等多媒体数据呈现出快速增长的趋势。当处理大量数据时,某些传统检索方法的效率可能会受到影响,并且无法在可接受的时间内获得令人满意的准确性。此外,海量的数据还导致了巨大的存储消耗问题。为了解决上述问题,哈希学习被提出。现有的哈希学习方法首先为数据生成二进制哈希码,并且在学习中让原本相似的数据有相似的哈希码,让不相似的数据有不同的哈希码。然后,在学到的哈希码空间中,通过异或操作进行快速的相似性比较。通过用二进制哈希码代替数据原始的高维特征,可以达到显著降低存储成
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