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信息爆炸式增长导致信息呈现规模大、模态多、特征维度高的特点,这些特点对信息处理带来新的挑战。在信息检索领域,寻找样本的最近......
随着海量信息检索技术的发展,对文本、图片和视频等高维数据对象的相似性检索要求不断提高。局部敏感哈希(LSH)是解决高维数据近邻......
为了解决传统哈希算法在图像近邻检索任务中的模糊排序问题,提出了模糊序列感知哈希,旨在学习满足首位区分规则的哈希函数,其可直......
针对音频模板检索方法在噪音和频谱缺失等环境下鲁棒性不够强的问题,在原有Philips检索方法的基础上,提出了一种以帧能量差作为权......
高维空间的近邻检索是多媒体信息领域的重要研究课题．文章提出一种基于CUDA的高维空间距离检索排序算法，通过并行优化空间距离计算及......
海量高维数据的近邻检索一直是多媒体信息领域的重要研究课题。本文提出一种基于多GPU的并行高维空间距离检索排序算法,通过并行优......
近邻检索技术旨在返回与查询样本较相似的数据点,其在机器学习和计算机视觉领域中有着广泛的应用。近年来,随着网络技术的快速发展......
为了解决查询高维浮点型数据的近邻点需要计算代价昂贵的欧式距离,内存占用率较高的问题,将高维浮点型数据通过哈希映射函数映射为......
跨模态散列可以将异构的多模态数据映射为语义相似度保持的紧凑二值码,为跨模态检索提供了极大的便利.现有的跨模态散列方法在利用......
近邻检索问题是机器学习领域的一个基础问题,在信息检索、计算机视觉、数据挖掘等领域中都有着广泛的应用,例如以图搜图、人脸识别......
随着互联网的飞速发展,人们进入了大数据时代。在大数据时代如何对数据进行理解和检索成为研究人员广泛关注的问题,在推荐系统、人......
