Det finns ett växande intresse för att representera bilddata och funktionsdeskriptorer med hjälp av kompakta binära koder för snabb sökning nära grannen. Även binära koder motiveras av deras användning som direkta index (adresser) i en hash tabell, koder längre än 32 bitar inte används som sådana, eftersom det ansågs vara ineffektiv. Vi introducerar ett rigoröst sätt att bygga flera hash bord på binär kod substrängar som möjliggör exakt k-nearest granne sökning i Hamming utrymme. Metoden är lagring effektiv och rak framåt för att genomföra. Teoretisk analys visar att algoritmen uppvisar sublinjärt kör-tid beteende för jämnt fördelade koder. Empiriska resultat visar dramatiska hastigheter över en linjär scan baslinje för datauppsättningar på upp till en miljard koder på 64, 128 eller 256 bitar. Index Terms-Binära koder, Hamming avstånd, närmaste granne sökning, multi-index hashing, storskalig bildsökning • Författarna är med
Multi-index hashing (MIH) REF, som kan möjliggöra effektiv k-nearerest grannar söka 1 för långa koder föreslås för att hantera denna situation.
Fast Exact Search in Hamming Space With Multi-Index Hashing
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}