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摘要:
针对投影哈希中投影误差较大,二进制编码时原始信息丢失严重等问题,提出一种近似最近邻搜索方法.该方法通过多阶段量化策略减少编码过程中的投影及量化误差.在每阶段训练时,对前一阶段的量化残差采用投影、按维度训练码书及量化、反投影等运算生成各阶段的子量化器.子量化器按投影后数据的维度提供多个哈希函数,最终的哈希函数由各阶段哈希函数共同构成.在最近邻搜索时,给二进制编码加上权重以便对搜索结果进行重排,提高搜索精度.实验结果表明,基于投影残差量化哈希的近似最近邻的搜索性能优于当前主流的哈希方法.
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文献信息
篇名 基于投影残差量化哈希的近似最近邻搜索
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 投影残差量化哈希 大规模搜索 近似最近邻搜索 编码权重 多阶段量化
年,卷(期) 2015,(12) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 161-165,170
页数 6页 分类号 TP37
字数 3475字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.12.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈心浩 中南民族大学实验教学中心 54 372 10.0 16.0
2 杨定中 中南民族大学实验教学中心 5 16 3.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
投影残差量化哈希
大规模搜索
近似最近邻搜索
编码权重
多阶段量化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
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