Abstract 针对大规模的图像检索问题,论文提出了一个高效的ITQ算法.该算法先将中心化后的数据映射到超立方体的顶点上,再通过优化过程寻找一个旋转矩阵,使得数据点经过旋转后,与超立方体的顶点数据具有最小的量化误差.ITQ算法涉及到了multi-class spectral clustering(不懂)以及Orthogonal Procrustes problem,且可以通过PCA(无监督)或CCA(监督)的方法事先对数据进行降维.该方法的实验结果优于大部分start-of-the-art方法…

一.问题来源 来源于换关键字,从LSH转换为hash检索,这要感谢李某. 二.解析 笔者认为关键思想是数据降维后使用矩阵旋转优化,其他和LSH一样的. 2.1 PCA降维 先对原始空间的数据集 X∈Rn×d 用PCA进行降维处理,设经过PCA降维后的数据集为 V∈Rn×c ,该问题就可以转化为将该数据集中的数据点映射到一个二进制超立方体的顶点上,使得对应的量化误差最小,从而而已得到对应该数据集优良的二进制编码. 对于PCA降维部分,不做详解.设 v∈Rc 为原特征空间中某一数据点经过PCA降维后…

原文来自我的独立blog:http://www.yuanyong.org/blog/cv/lsh-itq-sklsh-compliment 这两天寻找idea,想来思去也没想到好点的方法,于是把前段时间下过来的一篇<Iterative Quantization: A Procrustean Approach to Learning Binary Codes>和代码拿出来又细读了一番,希望可以从中获得点启发. Iterative Quantization: A Procrustean Appro…

乘积量化 1.简介 乘积量化(PQ)算法是和VLAD算法是由法国INRIA实验室一同提出来的,为的是加快图像的检索速度,所以它是一种检索算法,在矢量量化(Vector Quantization,VQ)的基础上发展而来,虽然PQ不算是新算法,但是这种思想还是挺有用处的,本文没有添加公式. 它原文中是接在VLAD算法后面,假设我们使用VLAD算法获得了1M的图像表达向量,向量的维度为D=128,则对于一幅查询图像来说,我们需要计算1M个余弦距离,这样实时性就比较差.所以如何加快这种距离的计算速度就是…

原文地址 开源(Open Source)对大数据影响,有二:一方面,在大数据技术变革之路上,开源在众人之力和众人之智推动下,摧枯拉朽,吐故纳新,扮演着非常重要的推动作用:另一方面,开源也给大数据技术构建了一个异常复杂的生态系统.每一天,都有一大堆"新"框架."新"类库或"新"工具涌现,乱花渐欲"迷"人眼.为了掌控住这些"新玩意",数据分析的达人们不得不"殚精竭虑"地"学而时习之…

Spark相关知识点 1.Spark基础知识 1.Spark是什么? UCBerkeley AMPlab所开源的类HadoopMapReduce的通用的并行计算框架 dfsSpark基于mapreduce算法实现的分布式计算,拥有HadoopMapReduce所具有的优点:但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中,从而不再需要读写HDFS,因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法. 2.Spark与Hadoop的对比(Spar…

CVPR14 图像检索papers——图像检索 1.  Triangulation embedding and democratic aggregation for imagesearch (Orals) 2.  Collaborative Hashing (post) 3.  Packing and Padding: Coupled Multi-index for Accurate ImageRetrieval (post) technical report 4.  Bayes Merging…

下面的这份哈希算法小结来源于本周的周报,原本并没有打算要贴出来的,不过,考虑到这些资源属于关注利用哈希算法进行大规模图像搜索的各位看官应该很有用,所以好东西本小子就不私藏了.本资源汇总最主要的收录原则是原作者主页上是否提供了源代码,为了每种方法的资料尽可能完整,本小子会尽可能的除提供源码下载地址外,还会给出PDF文章的链接.项目主页,slide等. 对哈希方法重新进行调研,右图是找到的提供有部分源码的哈希方法,这其中包含了比较经典的哈希方法,比如e2lsh.mih,同时也包含有最近几年一直到13…

图像识别领域的一些code 转自:http://blog.163.com/pz124578@126/blog/static/23522694201343110495537/ ps:里面的一些方法都是目前最新的.每个领域当然可以做大量扩充,根据需要嘛. Non-exhaustive list of state-of-the-art implementations related to visual recognition and search. There is no warranty for t…

持续更新ing~ all *.files come from the author:http://www.cnblogs.com/findumars/p/5009003.html 1 牛人Homepages(随意排序,不分先后): 1.USC Computer Vision Group:南加大,多目标跟踪/检测等: 2.ETHZ Computer Vision Laboratory:苏黎世联邦理工学院,欧洲最好的几个CV/ML研究机构: 3.Helmut Grabner:Online Boost…