[AAAI 2014] Supervised Hashing via Image Representation Learning [paper] [code] Rongkai Xia , Yan ...

Abstract 针对大规模的图像检索问题，论文提出了一个高效的ITQ算法。该算法先将中心化后的数据映射到超立方体的顶点上，再通过优化过程寻找一个旋转矩阵，使得数据点经过旋转后，与超立方体的顶点数据 ...

1. 基本思想 局部敏感（Locality Senstitive）：即空间中距离较近的点映射后发生冲突的概率高，空间中距离较远的点映射后发生冲突的概率低。 局部敏感哈希的基本思想类似于一种空间域转 ...

Notation 该论文中应用到较多符号，为避免混淆，在此进行解释： n：原始数据集的大小 l：实验中用于监督学习的数据集大小（矩阵S行/列的大小） m：辅助数据集，用于得到基于核的哈希函数 ...