【发布时间】：2012-06-27 15:05:33
【问题描述】：
我正在寻找一种可以在大型集合中搜索相似图像的算法。 我目前在 OpenCL 中使用 SURF implementation。
起初我使用KNN 搜索算法将每个图像的兴趣点与集合的其余部分进行比较，但测试表明它不能很好地扩展。我还尝试了KNN-Join 的 Hadoop 实现，它确实在 HDFS 中占用了大量临时空间，与输入数据量相比太多了。事实上，由于我的输入向量的维度（64），成对距离方法并不合适。
我听说过Locally Sensitive Hashing，想知道是否有任何免费的实现，或者是否值得实现，也许还有另一种我不知道的算法？
【问题讨论】：
-
你的意思是这样？ lshkit.sourceforge.net
-
一年前我也曾经寻找过。没有发现任何有用的东西。
-
地狱！我一直在寻找类似的东西 :D 非常感谢！ @ThomasJungblut 我试过 likelike 这并不符合我的需求。
标签： algorithm hadoop hash surf knn