I detta dokument föreslås två nya bildliknande åtgärder för snabb indexering via lokalkänslig hashning. Likhetsåtgärderna tillämpas och utvärderas i samband med en nästan dubblerad bilddetektering. Den föreslagna metoden använder en visuell vokabulär av vektor kvantized lokala funktionsdeskriptorer (SIFT) och för hämtning utnyttjar förbättrade min-Hash tekniker. Standard min-Hash använder en ungefärlig uppsättning skärningspunkt mellan dokument deskriptorer användes som en likhet åtgärd. Vi föreslår ett effektivt sätt att utnyttja mer sofistikerade likhetsåtgärder som har visat sig vara nödvändiga i bild / särskilt objekt hämtning. De föreslagna likhetsåtgärderna kräver ingen extra beräkningsinsats jämfört med den ursprungliga åtgärden. Vi fokuserar främst på skalbarhet till mycket stora bild- och videodatabaser, där snabb frågebehandling är nödvändig. Metoden kräver endast en liten mängd data som behöver lagras för varje bild. Vi demonstrerar vår metod på TrecVid 2006 datauppsättning som innehåller cirka 146K nyckelramar, och även på att utmana University of Kentucky bildhämtning databas.
Chum m.fl. har föreslagit en nära-duplicerad bilddetekteringsmetod med hjälp av min-Hash och termen frekvens-invers dokumentfrekvens (tf-idf) viktning REF.
Near Duplicate Image Detection: min-Hash and tf-idf Weighting
{'venue': 'BMVC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}