Eftersom den allmänt använda representationen av ett funktionsrikt dataobjekt har utvecklats från en enda funktionsvektor till en uppsättning funktionsvektorer, är en viktig utmaning för att bygga en innehållsbaserad sökmotor för funktionsrika data att matcha funktionsuppsättningar effektivt. Även om betydande framsteg har gjorts under de senaste åren, är befintliga strategier fortfarande ineffektiva och oflexibla för att bygga en sökmotor för massiva datauppsättningar. Detta dokument presenterar en randomiserad algoritm för att bädda in en uppsättning funktioner i en enda högdimensionell vektor för att förenkla funktionsuppsättningen matchande problem. Huvudidén är att projicera vektorer i ett extra utrymme med lokalkänslig hashning och att representera en uppsättning funktioner som ett histogram i hjälputrymmet. En histogram är helt enkelt en högdimensionell vektor, och effektiva likhet åtgärder som L1 och L2 avstånd kan användas för ungefärliga funktionsuppsättning avstånd åtgärder. Vi utvärderade det föreslagna tillvägagångssättet under tre olika aktivitetsinställningar, dvs. innehållsbaserad bildsökning, igenkänning av bildobjekt och nästan duplicerad bildklippsdetektering. De experimentella resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet verkligen är effektivt och flexibelt. Det kan uppnå noggrannhet jämförbar med funktionen-set matchningsmetoder, samtidigt som det kräver betydligt mindre utrymme och tid. För objektigenkänning med Caltech 101 dataset går vår metod 25 gånger snabbare för att uppnå samma precision som Pyramid Matching Kernel, den toppmoderna funktionsuppsättningen matchningsmetod.
Mer avancerade tekniker inkluderar den nyligen föreslagna slumpmässiga histogram-REF som projicerar lågnivåfunktioner och inbäddar dem i ett utrymme med hög dimension med lokalkänslig hashning.
Efficiently matching sets of features with random histograms
{'venue': 'ACM Multimedia', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}