| 低空间复杂度的LSH算法及其在图像检索中的应用 |
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| 引用本文： | 曹玉东,刘艳洋,孙福明,贾旭.低空间复杂度的LSH算法及其在图像检索中的应用[J].计算机工程与科学,2015,37(2):379-383. |
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| 作者姓名： | 曹玉东 刘艳洋 孙福明 贾旭 |
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| 作者单位： | 辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州,121001 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（61272214）；辽宁省自然科学基金资助项目（2013020020）；辽宁省教育厅一般项目（L2013241）；辽宁工业大学教师科研启动基金（X201216） |
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| 摘 要： | 局部敏感哈希LSH算法是有效的高维数据索引方法,如何生成哈希函数是算法的关键部分。LSH算法的哈希函数是基于p-稳态分布随机生成的,为了提高算法性能就需要增加哈希表的数量,但这会增加算法的空间复杂度。改进后的LSH算法(I-LSH)在生成哈希函数时不需要有标记的训练样本,而是仅仅利用数据点的分布信息构造投影方向。实验结果表明,在不显著降低检索性能的情况下,ILSH有效地降低了内存的使用量,适合处理大规模数据。
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| 关 键 词： | 高维数据索引 局部敏感哈希索引 图像检索 Gist特征 |
| 收稿时间： | 2013-05-10 |
| 修稿时间： | 2013-11-21 |
LSH with low space complexity for image retrieval |
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| CAO Yu-dong
,
LIU Yan-yang
,
SUN Fu-ming
,
JIA Xu.LSH with low space complexity for image retrieval[J].Computer Engineering & Science,2015,37(2):379-383. |
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| Authors: | CAO Yu-dong LIU Yan-yang SUN Fu-ming JIA Xu |
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| Affiliation: | （College of Electronics & Information Engineering,Liaoning University of Technology,Jinzhou 121001,China） |
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| Abstract: | Locality sensitive hashing (LSH) is quite popular in high dimensional data indexing.The Hash function in the original LSH algorithm is generated based on p stable distribution.So the number of hash tables must be increased in order to improve the performance of the algorithm,which however leads to a high space complexity.An improved LSH (I LSH) algorithm is proposed,which does not require the labeled samples but only uses the distribution of data to construct the projection direction.The experimental results show that I LSH can greatly save the memory without degrading its retrieval performance. |
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| Keywords: | high data indexing LSH indexing image retrieval Gist feature |
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