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局部敏感哈希在高维向量K近邻搜索中的应用

Locality-sensitive Hashing for the Application of K-Nearest Neighbor Search in High Demensions

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【作者】 张亮; 谢晓尧;

【Author】 ZHANG Liang;XIE Xiao-yao;College of Computer Science&Information,Guizhou University;Key Laboratory of Information Computing Science of Guizhou Province,Guizhou Normal University;

【机构】 贵州大学计算机科学与信息学院; 贵州省信息与计算科学重点实验室;

【摘要】 在图片相似性搜索中,需要将图片特征向量的相似性搜索问题转化为K近邻问题,这就需要了解K近邻问题的定义,以及局部敏感哈希的数学定义。此外,还需引入一个可以用于实际应用的局部敏感哈希的算法,并分析此算法的正确率和算法复杂度。

【Abstract】 To solve the image similarity identification problem,the similarity search of feature vectormust be converted to K-Nearest Neighbor problem.K-NearestNeighbor problem is then introduced,and then the mathematical definition of Locality-sensitive Hashing is introduced.An applied algorithm of Locality-sensitive Hashingwas described,with the analysis of the rate of accuracy and time complexity

【关键词】 LSH; K近邻; 高维向量; 搜索;
【Key words】 LSH; K-Nearest Neighbor; High Demensions; Search;
  • 【文献出处】 上饶师范学院学报 ,Journal of Shangrao Normal University , 编辑部邮箱 ,2013年06期
  • 【分类号】TP391.3
  • 【被引频次】2
  • 【下载频次】116
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