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Multi-modal Hash Learning
Lei Zhu, Jingjing Li, Weili Guan (Gebundene Ausgabe, Englisch)
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Beschreibung
This book systemically presents key concepts of multi-modal hashing technology, recent advances on large-scale efficient multimedia search and recommendation, and recent achievements in multimedia indexing technology. With the explosive growth of multimedia contents, multimedia retrieval is currently facing unprecedented challenges in both storage cost and retrieval speed. The multi-modal hashing… technique can project high-dimensional data into compact binary hash codes. With it, the most time-consuming semantic similarity computation during the multimedia retrieval process can be significantly accelerated with fast Hamming distance computation, and meanwhile the storage cost can be reduced greatly by the binary embedding. The authors introduce the categorization of existing multi-modal hashing methods according to various metrics and datasets. The authors also collect recent multi-modal hashing techniques and describe the motivation, objective formulations, and optimization steps for context-aware hashing methods based on the tag-semantics transfer. Dieses Produkt haben wir gerade leider nicht auf Lager.
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Der Umwelt zuliebe
Technische Daten
Erscheinungsdatum
05.08.2023
Sprache
Englisch
EAN
9783031372902
Herausgeber
Springer International Publishing
Serien- oder Bandtitel
Synthesis Lectures on Information Concepts, Retrieval, and Services
Sonderedition
Nein
Autor
Lei Zhu, Jingjing Li, Weili Guan
Seitenanzahl
199
Auflage
1
Einbandart
Gebundene Ausgabe
Hersteller: Springer Nature Customer Service Center GmbH, Europaplatz 3, Heidelberg, Deutschland, 69115, ProductSafety@springernature.com
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