原文:圖像檢索(6):局部敏感哈希索引(LSH)

圖像檢索中,對一幅圖像編碼后的向量的維度是很高。以VLAD為例,基於SIFT特征點,設視覺詞匯表的大小為 ,那么一幅圖像編碼后的VLAD向量的長度為 times 。通常要對編碼后的VLAD向量進行降維,降維后的向量長度應該根據圖像庫中圖像量的大小來,如果只是幾百張的小的圖像庫,那么可以降維到 甚至是 維,在這種情況下降維后的VLAD向量仍然有很好的區分度 但是如果圖片庫的數量是幾千,幾萬張,如果V ...

2018-10-16 09:51 0 7103 推薦指數:

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基於哈希圖像檢索技術

為什么在圖像檢索里面使用到哈希(hashing)算法? 基於哈希算法的圖像檢索方法將圖片的高維內容特征映射到漢明空間(二值空間)中,生成一個低維的哈希序列來表示一幅圖片,降低了圖像檢索系統對計算機內存空間的要求,提高了檢索速度,能更好的適應海量圖片檢索的要求。 最近或者最近鄰問題在大規模 ...

Fri Jun 20 19:24:00 CST 2014 2 5575
基於哈希圖像檢索技術

為什么在圖像檢索里面使用到哈希(hashing)算法? 基於哈希算法的圖像檢索方法將圖片的高維內容特征映射到漢明空間(二值空間)中,生成一個低維的哈希序列來表示一幅圖片,降低了圖像檢索系統對計算機內存空間的要求,提高了檢索速度,能更好的適應海量圖片檢索的要求。 最近或者最近鄰問題在大規模的數據 ...

Fri May 06 17:38:00 CST 2016 0 7291
Locality Sensitive Hashing(局部敏感哈希)之cross-polytope LSH

一、概述   近鄰搜索在計算機科學中是一個非常基礎的問題,在信息檢索、模式識別、機器學習、聚類等領域有着廣泛的應用。如果在d維空間中,我們有n個數據點,采用暴力搜索尋找最近鄰的時間復雜度為O(dn)。當前我們的數據量越來越大,因此我們需要一些新的數據結構來查找最近鄰,使得任意給定一個數據就能 ...

Sun Feb 02 02:28:00 CST 2020 0 1168
Spark Locality Sensitive Hashing (LSH)局部哈希敏感

1、概念 2、LSH操作 我們描述了LSH可以用於的主要操作類型。擬合的LSH模型具有用於每個操作的方法。 2.1、Feature Transformation 特征轉換 2.2、Approximate ...

Tue Jan 21 01:07:00 CST 2020 0 2258
局部敏感哈希Locality Sensitive Hashing(LSH)之隨機投影法

1. 概述 LSH是由文獻[1]提出的一種用於高效求解最近鄰搜索問題的Hash算法。LSH算法的基本思想是利用一個hash函數把集合中的元素映射成hash值,使得相似度越高的元素hash值相等的概率也越高。LSH算法使用的關鍵是針對某一種相似度計算方法,找到一個具有以上描述特性的hash函數 ...

Wed May 11 05:01:00 CST 2016 0 1610
 
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