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数据依赖的多索引哈希算法  
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【英文篇名】 Data-oriented multi-index Hashing
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【作者】 马艳萍; 姬光荣; 邹海林; 谢洪涛;
【英文作者】 MA Yanping; JI Guangrong; ZOU Hailin; XIE Hongtao; School of Information Science and Engineering; Ocean Univ.of China; Scholol of Information and Electrical Engineering; Ludong Univ.; Institute of Information Engineering; Chinese Academy of Sciences;
【作者单位】 中国海洋大学信息科学与工程学院; 鲁东大学信息与电气工程学院; 中国科学院信息工程研究所信息内容安全技术国家工程实验室;
【文献出处】 西安电子科技大学学报 , Journal of Xidian University, 编辑部邮箱 2015年 04期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 最近邻查询; 二进制码; 索引; 多索引哈希;
【英文关键词】 nearest neighbor search; binary codes; indexing; multi-index Hashing;
【摘要】 由于多索引哈希基于数据集中的二进制码呈均匀分布这一假设,不能有效地处理非均匀分布的数据集,故针对这一问题提出数据依赖的多索引哈希算法.首先把二进制码划分为多个连续不重合的子串,并通过计算二进制码每位之间的相关性为每一个子串学习得到自适应投影向量;在为每个子串建立哈希表时,使用投影向量对子串进行投影,从而得到哈希表中的下标;采用自适应投影的方法可以使得哈希表中的元素接近于均匀分布,进而提升了查询速度.此外,提出一个基于熵的分布度量方法,以评价哈希表中数据元素的分布情况.在大规模数据集上的实验表明,与多索引哈希算法相比,数据依赖的多索引哈希算法可以使查询速度提升36.9%~87.4%.
【英文摘要】 The multi-index hashing(MIH)is the state-of-the-art method for indexing binary codes.However,it is based on the dataset codes uniform distribution assumption,and will lower efficiency in dealing with non-uniformly distributed codes.In this paper,we propose a data-oriented multi-index hashing method.We first compute the correlations between bits and learn adaptive projection vector for each binary substring.Then,instead of using substrings as direct indices into hash tables,we project them with corresponding...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(61170161,61303171,61271406)
【更新日期】 2015-08-27
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 在大规模的数据集中进行最近邻查询是图像检索[1-2]、计算机视觉[3-4]、目标检测[5]等领域的一个基础工作.由于二进制码特征计算快速、节省存储空间、特征之间的匹配操作仅需要几个机器指令就能完成,所以目前越来越多的研究采用二进制码特征来描述视觉内容[6-8].在一个具有百万

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