Motiverad av skalbar partiell duplicerad visuell sökning har intresset för en mängd kompakta och effektiva binära funktionsdeskriptorer ökat (t.ex. ORB, FREAK, BRISK). Vanligtvis är binära deskriptorer grupperas i kodord och kvantifieras med Hamming avstånd, enligt den konventionella påse-of-words strategi. Men sådana kodord formulerade i Hamming utrymme inte presentera uppenbara indexering och sökning prestanda förbättring jämfört med Euclidean kodord. I detta dokument, utan uttryckligt kodord konstruktion, undersöker vi användningen av partiella binära deskriptorer som direkt codebook index (adresser). Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att bygga flera indextabeller som samtidigt kontrollerar kollision av samma hashvärden. Utvärderingen görs på två offentliga bilddataset: DupImage och Holidays. De experimentella resultaten visar indexeringseffektiviteten och hämtningsnoggrannheten i vårt tillvägagångssätt.
Medan Ref endast utforskar användningen av partiella binära deskriptorer som skapats i MIH som direkt codebook index, och följer en traditionell BOW metod för att mäta bild likhet.
Scalable Image Search with Multiple Index Tables
{'venue': 'ICMR', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}