既存のデータ依存型ハッシュ法はペアワイズやトリプレットのデータ関係からハッシュ関数を学習しますが、これは局所的なデータの類似性を捉えるだけであり、学習効率や衝突率が低いという問題がある。ハッシュ関数の学習効率と検索精度を向上させるために、似たデータペアのハッシュコードが共通の中心に近づくように、似てないペアのハッシュコードが異なる中心に収束するように促す、中心類似度と呼ばれる類似度指標を提案する。