近年，スマートフォンが普及したことや，動画共有サービスが発達したことにより，身近な動画コンテンツの量が膨大になっている．そのため，目的の動画を検索する技術の需要が高まっている．
既存の教師なし動画ハッシング手法は，動画の各フレームの画像特徴量を，時系列を考慮するモデルに入力し，得られる中間特徴を用いてハッシングを学習している．そのため，動画内の局所的な画像情報が考慮されていない場合がある．
そこで，本稿では大局的なフレーム間の関係を考慮した中間特徴に加えて，局所的な特徴となる画像クラスタリングの結果を用いてハッシングを学習する．2つの観点を用いてハッシングを学習し，動画検索の精度向上を目指す．