Я ищу алгоритм, который может искать похожие изображения в большой коллекции. В настоящее время я использую SURF implementation в OpenCL.Любой хороший алгоритм ближайших соседей для похожих изображений?
Сначала я использовал алгоритм поиска KNN, чтобы сравнить точки interrest каждого изображения с остальной частью коллекции, но тесты показали, что он недостаточно масштабируется. Я также попробовал реализацию Hadoop KNN-Join, которая действительно занимает много места в HDFS, что слишком много по сравнению с количеством входных данных. На самом деле подход с парным расстоянием не очень уместен из-за размерности моих входных векторов (64).
Я слышал о локально чувствительном Хешинге и задавался вопросом, есть ли какая-либо свободная реализация или стоит ли его реализовать, может быть, есть еще один алгоритм, о котором я не знаю?
Вы имеете в виду, как это? http://lshkit.sourceforge.net/ –
Я тоже искал это год назад. Не нашли ничего полезного. –
_hell_! Я искал что-то вроде этого: D большое спасибо! @ThomasJungblut Я пробовал [likelike] (http://code.google.com/p/likelike/), который не соответствует моим потребностям. – Paraita