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我正在寻找一种可以在大型集合中搜索相似图像的算法。我目前正在使用 SURF implementation在 OpenCL 中。
一开始我用的是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 实现这在 HDFS 中确实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 (64) 的维度，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，或者是否值得实现它，也许还有另一种我不知道的算法？
最佳答案
IIRC的flann算法是一个很好的折衷方案: http://people.cs.ubc.ca/~mariusm/index.php/FLANN/FLANN
关于algorithm - 对于相似图像有什么好的最近邻算法吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/11229311/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！