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Spherical Hashing: Binary Code Embedding with Hyperspheres

机译：球形散列：超球形嵌入的二进制代码

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摘要

Many binary code embedding schemes have been actively studied recently, since they can provide efficient similarity search, and compact data representations suitable for handling large scale image databases. Existing binary code embedding techniques encode high-dimensional data by using hyperplane-based hashing functions. In this paper we propose a novel hypersphere-based hashing function, , to map more spatially coherent data points into a binary code compared to hyperplane-based hashing functions. We also propose a new binary code distance function, , tailored for our hypersphere-based binary coding scheme, and design an efficient iterative optimization process to achieve both balanced partitioning for each hash function and independence between hashing functions. Furthermore, we generalize spherical hashing to support various similarity measures defined by kernel functions. Our extensive experiments show that our spherical hashing technique significantly outperforms state-of-the-art techniques based on hyperplanes across various benchmarks with sizes ranging from one to 75 million of GIST, BoW and VLAD descriptors. The performance gains are consistent and large, up to 100 percent improvements over the second best method among tested methods. These results confirm the unique merits of using hyperspheres to encode proximity regions in high-dimensional spaces. Finally, our method is intuitive and easy to implement.
机译：最近，许多二进制代码嵌入方案已得到积极研究，因为它们可以提供有效的相似性搜索以及适合处理大规模图像数据库的紧凑数据表示形式。现有的二进制代码嵌入技术通过使用基于超平面的哈希函数对高维数据进行编码。在本文中，我们提出了一种新颖的基于超球形的哈希函数，与基于超平面的哈希函数相比，它可以将更多空间上相关的数据点映射为二进制代码。我们还提出了一个新的二进制代码距离函数，该函数适合我们基于超球面的二进制编码方案，并设计了一种有效的迭代优化过程，以实现每个哈希函数的平衡分区以及哈希函数之间的独立性。此外，我们概括了球形散列以支持内核函数定义的各种相似性度量。我们广泛的实验表明，我们的球形哈希技术明显优于基于超基准的最新技术，这些技术在各种基准测试中的GIST，BoW和VLAD描述符的大小从1到7500万不等。性能提升是一致的，而且很大，与经过测试的方法中第二好的方法相比，性能提高了100％。这些结果证实了使用超球体对高维空间中的邻近区域进行编码的独特优点。最后，我们的方法直观且易于实现。

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