Snabb ungefärlig närmaste granne (ANN) sökteknik för högdimensionell funktion indexering och hämtning är crux av storskalig bildhämtning. En ny lovande teknik är produktquantization, som försöker indexera högdimensionella bildfunktioner genom att sönderdela funktionen utrymme i en Cartesian produkt av lågdimensionella subrymder och kvantifiera var och en av dem separat. Trots de lovande resultat som rapporterats följer deras kvantiseringsmetod det typiska svåra uppdraget av traditionella kvantiseringsmetoder, vilket kan resultera i stora kvantiseringsfel och därmed sämre sökresultat. Till skillnad från de befintliga tillvägagångssätten föreslår vi i detta dokument ett nytt tillvägagångssätt som kallas sparse product quantization (SPQ) för att koda de högdimensionella vektorerna till gles representation. Vi optimerar de glesa representationerna av funktionen vektorer genom att minimera deras kvantisering fel, vilket gör att den resulterande representationen är i huvudsak nära de ursprungliga data i praktiken. Experiment visar att den föreslagna SPQ-tekniken inte bara kan komprimera data, utan också en effektiv kodningsteknik. Vi får toppmoderna resultat för ANN-sökning på fyra offentliga bilddatauppsättningar och de lovande resultaten av innehållsbaserad bildsökning bekräftar ytterligare effektiviteten hos vår föreslagna metod. Index Terms-Approximate närmaste granne (ANN) sökning, bildsökning, produktquantization, sparsam representation.
Sparse Product Quantization (SPQ) REF kodar de högdimensionella vektorerna till sparsam representation genom att dela upp funktionen i en Cartesian produkt av lågdimensionella subrymder och kvantifiera varje subrymd via K-means kluster, och de glesa representationerna optimeras genom att minimera deras kvantiseringsfel.
Scalable Image Retrieval by Sparse Product Quantization
{'venue': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'journal': 'IEEE Transactions on Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}