locality-sensitive-hash algorithm을 이용한 유사이미지 검색

http://heshed.tistory.com/17#comment2595728

http://web.mit.edu/andoni/www/LSH/

LSH 알고리즘 및 구현 (E2LSH)

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지역에 맞는 해싱 (LSH)는 높은 차원 공간에 네이버 검색 근처 (정확한 대략 /)를 해결하기위한 알고리즘이다. 이 웹 페이지에서, 당신은 유클리드 (l_2) 구역에서 최신 LSH 알고리즘뿐만 아니라, 설명에 대한 포인터를 검색 할 수 E2LSH의패키지 , 유클리드 공간이 새로운 알고리즘의 구현. 

• 알고리즘 설명 : 
  
  
  • LSH의 CACM 조사 (2008 년) : "최적에 가까운 해싱 알고리즘 높은 차원에서 대략 가장 가까운 이웃" (알렉산드르 Andoni와 표트르 Indyk에 의해). ACM의 통신 권. 51, 아니. 1, 2008, PP. 117-122. 직접 CACM에서 (무료).로컬 복사본 (참조 CACM 책임의 한계와 법적 고지 ). 
    
    
    
  • 가장 최근의 알고리즘 (2006) : "최적에 가까운 해싱 알고리즘 높은 차원에서 근처 이웃의 문제에 대해" (알렉산드르 Andoni와 표트르 Indyk에 의해). 에서 컴퓨터 과학 (FOCS'06)의 기초 심포지엄 논문집 ., 2006 슬라이드 : 다음은 몇 가지 슬라이드 표트르 Indyk에 의해 주어진 이야기에서 LSH 알고리즘에가. 
    
    
    
    
  • 유클리드 공간에 대한 이전 알고리즘 (2004) : LSH에 대한 소개와 2005 년 문제의 설명은 다음과 같은 책 장에 P-안정적 분포를 바탕으로 지역성에 맞는 해싱 계획 알렉산드르 Andoni, Mayur DATAR, 니콜에 의해 ( 이 책에 나오는 Immorlica, 표트르 Indyk 및 Vahab Mirrokni), 학습의 가장 가까운 이웃의 방법과 비전 : 이론과 실제 .. T. 대럴 및 P. Indyk와 G. Shakhnarovich (EDS), MIT 출판부, 2006 년, 참조 책 소개 NN 문제와 LSH로 원활하게 도입. 
    
    
    
    
    
    
  • 원래 LSH 알고리즘 (1999) : 해밍 공간에 가장 적합한 알고리즘에 설명 하나, 예를 들면 유지 [GIM'99] 종이 .
  
  
  
• LSH의 구현 : - E2LSH 패키지 현재, 우리는 사용할 수있는 알파 버전을 가지고있다. 이 코드는 위의 책 장 (2006)에 설명 된 알고리즘을 기반으로합니다. 코드를 다운로드합니다. 
  
  또한 다운로드 할 수 있습니다 설명서 의 기능을 볼 수있는 코드. 코드가 개발되었다 알렉스 Andoni 2004-2005. 
  
  

이 연구는 NSF 경력을 부여 # 0133849 "높은 차원 기하학적 문제에 대한 대략적인 알고리즘 '에 의해 지원됩니다. 

E2LSH_gpl.tar.gz

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lsh 관련 사이트를 찾아 돌아다니다가 우연히 발견한 사이트.

상당히 도움이 많이 될듯하다. 아흐 영어의 압박;;;

computer vision, machine learning, and data mining

http://cs-people.bu.edu/athitsos/

pdf문서로도 제공하고 있다.

http://cs-people.bu.edu/athitsos/publications/

하나더

http://www.uni-weimar.de/medien/webis/publications/downloads/papers/stein_2007d.pdf