Abstrakt. Detta papper förbättrar de senaste metoderna för storskalig bildsökning. Toppmoderna metoder bygger på bildrepresentationen på bag-of-features. Vi analyserar först bag-of-features inom ramen för ungefärlig närmaste grannsökning. Detta visar suboptimiteten av en sådan representation för matchande deskriptorer och leder oss att härleda en mer exakt representation baserad på 1) Hamming inbäddning (HE) och 2) svaga geometriska konsekventa begränsningar (WGC). HE tillhandahåller binära signaturer som förfinar matchningen baserat på visuella ord. WGC-filter som matchar deskriptorer som inte är konsekventa i fråga om vinkel och skala. HE och WGC är integrerade i den inverterade filen och utnyttjas effektivt för alla bilder, även när det gäller mycket stora datauppsättningar. Experiment som utförs på en datauppsättning av en miljon bilder visar en betydande förbättring på grund av den binära signaturen och den svaga geometriska konsistensen begränsningar samt deras effektivitet. Uppskattning av den fullständiga geometriska omvandlingen, dvs. ett omplaceringssteg på en kort bildlista, kompletterar våra svaga geometriska konsekventa begränsningar och gör det möjligt att ytterligare förbättra noggrannheten.
Till exempel, för att förbättra matchning precision, Jégou et al. REF bädda in binära SIFT-funktioner i den inverterade filen.
Hamming embedding and weak geometric consistency for large scale image search
{'venue': 'In ECCV', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}