Vi föreslår ett nytt hashsystem för bildsökning, klusterbildning och automatisk objektupptäckt. Till skillnad från vanliga bag-of-words tillvägagångssätt, den rumsliga omfattningen av bildfunktioner utnyttjas i vår metod. Den geometriska informationen används både för att konstruera repeterbara hashtangenter och för att öka discriminabiliteten i beskrivningen. Varje hashnyckel kombinerar visuellt utseende (visuella ord) med semilokal geometrisk information. Jämfört med den senaste min-Hash-metoden har den föreslagna metoden både högre recall (sannolikhet för kollision för hash på samma objekt) och lägre falska positiva frekvenser (slumpmässiga kollisioner). Fördelarna med Geometriska min-Hashing tillvägagångssätt är mest uttalade i närvaro av synvinkel och skalförändring, betydande ocklusion eller liten fysisk överlappning av visningsfälten. Vi demonstrerar kraften i den föreslagna metoden på små objekt upptäckt i en stor oordnad samling av bilder och i en storskalig bild kluster problem.
Till exempel presenterar arbetet i REF Geometrisk min-Hashing.
Geometric min-Hashing: Finding a (thick) needle in a haystack