Vi presenterar en enkel men kraftfull omtolkning av kerneliserad lokalhetskänslig hashing (KLSH), en allmän och populär metod som utvecklats i visionsgemenskapen för att utföra ungefärliga sökningar i närmaste granne i en godtycklig återgivning av kärnan Hilbert space (RKHS). Vårt nya perspektiv bygger på att vi tittar på stegen i KLSH-algoritmen i ett lämpligt projicerat utrymme och har flera viktiga teoretiska och praktiska fördelar. För det första undanröjer det de problematiska begreppsmässiga svårigheter som finns i KLSH:s nuvarande motivation. För det andra, det ger den första formella hämtning prestanda gränser för KLSH. För det tredje avslöjar vår analys två tekniker för att öka KLSH:s empiriska prestanda. Vi utvärderar dessa förlängningar på flera storskaliga datauppsättningar för hämtning av bilder, och visar att vår analys leder till en förbättrad hämtningsprestanda på minst 12 %, och ibland mycket högre, över standardmetoden KLSH.
Nyligen, Jiang et al. REF presenterade en teoretisk analys av KLSH, omtolkning av algoritmen som LSH efter PCA-projektion i ett högdimensionellt (eventuellt oändligt-dimensionellt) kärnutrymme, och gav de första hämtningsprestandagränserna för KLSH.
Revisiting kernelized locality-sensitive hashing for improved large-scale image retrieval
{'venue': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}