With the vigorous development of multimedia equipment and applications, efficient retrieval of large-scale multi-modal data has become a trendy research topic. Thereinto, hashing has become a prevalent choice due to its retrieval efficiency and low storage cost. Although multi-modal hashing has drawn lots of attention in recent years, there still remain some problems. The first point is that existing methods are mainly designed in batch mode and not able to efficiently handle streaming multi-modal data. The second point is that all existing online multi-modal hashing methods fail to effectively handle unseen new classes which come continuously with streaming data chunks. In this paper, we propose a new model, termed Online enhAnced SemantIc haShing (OASIS). We design novel semantic-enhanced representation for data, which could help handle the new coming classes, and thereby construct the enhanced semantic objective function. An efficient and effective discrete online optimization algorithm is further proposed for OASIS. Extensive experiments show that our method can exceed the state-of-the-art models. For good reproducibility and benefiting the community, our code and data are already available in supplementary material and will be made publicly available.


翻译:随着多媒体设备和应用的蓬勃发展,大规模多式数据的高效检索已成为一个时髦的研究课题。因此,散列由于其检索效率和储存成本低,已成为一个普遍的选择。虽然近年来多式散列引起了许多注意,但仍有一些问题。第一点是,现有方法主要是以批量方式设计,无法有效地处理流出多式数据。第二点是,所有现有的网上多式散列方法都未能有效地处理随着数据流块不断涌现而来的新隐蔽的新类别。在本文件中,我们提出了一个新的模型,称为在线传播SemantIc haShing(OASIS)。我们设计了新的数据缩略图,可以帮助处理新来的类别,从而构建强化的语义目标功能。为OASIS进一步提出了高效和有效的离散在线优化算法。广泛的实验表明,我们的方法可以超越最新的数据模型。为了方便公众了解和受益,我们的代码和数据将已经公开提供。

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