基于LSH的时间子序列查询算法 被引量：6

1

作者 汤春蕾 董家麒 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2228-2236,共9页

子序列的相似性查询是时间序列数据集中的一种重要操作,包括范围查询和k近邻查询.现有的大多算法是基于欧几里德距离或者DTW距离的,缺点在于查询效率低下.文中提出了一种新的基于LSH的距离度量方法,可以在保证查询结果质量的前提下,极... 子序列的相似性查询是时间序列数据集中的一种重要操作,包括范围查询和k近邻查询.现有的大多算法是基于欧几里德距离或者DTW距离的,缺点在于查询效率低下.文中提出了一种新的基于LSH的距离度量方法,可以在保证查询结果质量的前提下,极大提高相似性查询的效率;在此基础上,给出一种DS-Index索引结构,利用距离下界进行剪枝,进而还提出了两种优化的OLSH-Range和OLSH-kNN算法.实验是在真实的股票序列集上进行的,数据结果表明算法能快速精确地找出相似性查询结果. 展开更多

关键词 相似性查询 时间序列数据库 子序列 lsh 索引

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M2LSH:基于LSH的高维数据近似最近邻查找算法 被引量：5

2

作者 李灿 钱江波 +1 位作者 董一鸿 陈华辉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1431-1442,共12页

在许多应用中,LSH(Locality Sensitive Hashing)以及各种变体,是解决近似最近邻问题的有效算法之一.虽然这些算法能够很好地处理分布比较均匀的高维数据,但从设计方案来看,都没有针对数据分布不均匀的情况做相应的优化.针对这一问题,本... 在许多应用中,LSH(Locality Sensitive Hashing)以及各种变体,是解决近似最近邻问题的有效算法之一.虽然这些算法能够很好地处理分布比较均匀的高维数据,但从设计方案来看,都没有针对数据分布不均匀的情况做相应的优化.针对这一问题,本文提出了一种新的基于LSH的解决方案(M2LSH,2 Layers Merging LSH),对于数据分布不均匀的情况依然能得到一个比较好的查询效果.首先,将数据存放到具有计数功能的组合哈希向量表示的哈希桶中,然后通过二次哈希将这些桶号投影到一维空间,在此空间根据各个桶中存放的数据个数合并相邻哈希桶,使得新哈希桶中的数据量能够大致均衡.查询时仅访问有限个哈希桶,就能找到较优结果.本文给出了详细的理论分析,并通过实验验证了M2LSH的性能,不仅能减少访问时间,也可提高结果的正确率. 展开更多

关键词 近似最近邻 KNN查询 局部敏感哈希 高维数据

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基于LSH的隐私保护POI推荐算法 被引量：4

3

作者 沈鑫娣 翟东君 +1 位作者 张得天 刘安 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期96-102,共7页

基于位置的社交网络利用用户的签到数据进行兴趣点(POI)推荐,但是出于对数据隐私的考虑,各种社交平台之间不愿意直接共享数据。为综合各个社交平台的数据从而提供更好的POI推荐服务,提出一种基于局部敏感哈希(LSH)的隐私保护POI推荐算... 基于位置的社交网络利用用户的签到数据进行兴趣点(POI)推荐,但是出于对数据隐私的考虑,各种社交平台之间不愿意直接共享数据。为综合各个社交平台的数据从而提供更好的POI推荐服务,提出一种基于局部敏感哈希(LSH)的隐私保护POI推荐算法。通过LSH选取相似用户集合,极大地减少计算量,满足用户的快速响应需求。利用LSH和Paillier同态加密技术,在计算过程中保护数据隐私不被泄露。真实数据集上的实验结果表明,在响应时间和预测准确度上,该算法优于传统基于用户的协同过滤推荐算法。 展开更多

关键词 局部敏感哈希 隐私保护 推荐算法 兴趣点 同态加密

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基于LSH的shapelets转换方法 被引量：1

4

作者 丁智慧 乔钢柱 +1 位作者 程谭 宿荣 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期112-119,共8页

针对基于shapelets转换的时间序列分类算法因shapelets候选集中存在大量相似序列而造成耗时过长的问题,提出了一种基于LSH的shapelets转换方法(Locality Sensitive Hashing Shapelets Transform,LSHST),提出一种局部敏感哈希函数(LSH)... 针对基于shapelets转换的时间序列分类算法因shapelets候选集中存在大量相似序列而造成耗时过长的问题,提出了一种基于LSH的shapelets转换方法(Locality Sensitive Hashing Shapelets Transform,LSHST),提出一种局部敏感哈希函数(LSH)的改进算法,对原始子序列候选集进行逐级过滤筛选,快速挑选出形态上具有代表性的shapelets集合,计算集合中shapelets的质量,采用覆盖的方法确定将要进行转换的shapelets,进一步减小shapelets的数量,进行shapelets转换。实验表明,与Shapelet Transform(ST)、ClusterShapelets(CST)和Fast Shapelet Selection(FSS)算法相比,LSHST在分类精度上最高提升了20.05、19.9和16.52个百分点,在时间节省程度上最高达8000倍、16000倍和8.5倍。 展开更多

关键词 时间序列分类 shapelets转换 局部敏感哈希

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图采样泛化行人重识别算法

5

作者 闵锋 毛一新 +3 位作者 况永刚 彭伟明 郝琳琳 吴波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第14期219-227,共9页

最近的研究表明,度量学习中的深度特征匹配方法,结合大规模、多样化的训练数据,可以显著增强人员再识别的泛化能力。然而,许多现有的方法会产生大量的内存和计算成本,如分类参数或类记忆学习等。为解决上述问题,提出了一种新的基于相关... 最近的研究表明,度量学习中的深度特征匹配方法,结合大规模、多样化的训练数据,可以显著增强人员再识别的泛化能力。然而,许多现有的方法会产生大量的内存和计算成本,如分类参数或类记忆学习等。为解决上述问题,提出了一种新的基于相关性图采样(correlation graph sampler,CGS)的泛化行人重识别算法,CGS的基本思想是在训练开始时使用局部敏感哈希函数(locality-sensitive Hashing,LSH)和特征度量为所有类构造最近邻关系图。这确保了每一小批训练样本由随机选择的基类和与基类具有相似性的近邻类组成,以提供信息量大且具有挑战性的学习示例,提高行人重识别模型的判别性学习能力。CGS的采样原理会受主干网提取的特征质量影响,因此CGS采样能力会随着主干网的训练而增强,具有可学习性。通过在大规模数据集(包括CUHK03、Market-1501和MSMT17)上交叉评估该方法,广泛的实验结果证实了该方法的有效性,并展示了其在行人重识别应用中的潜力。 展开更多

关键词 行人重识别 度量学习 相关性图采样 局部敏感哈希函数

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基于改进局部敏感散列算法的图像配准 被引量：11

6

作者 龚卫国 张旋 李正浩 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1375-1383,共9页

为实现图像间的快速准确配准,在局部敏感散列(LSH)算法基础上,提出一种高效的高维特征向量检索算法—改进的LSH(ELSH)算法用以图像特征间的检索配对,从而实现图像间的配准。该配准算法首先采用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取图像的特... 为实现图像间的快速准确配准,在局部敏感散列(LSH)算法基础上,提出一种高效的高维特征向量检索算法—改进的LSH(ELSH)算法用以图像特征间的检索配对,从而实现图像间的配准。该配准算法首先采用尺度不变特征变换(SIFT)算法提取图像的特征点并进行描述,得到图像的高维特征向量。然后,根据随机选择的若干子向量构建哈希索引结构,以缩减构建索引数据的维数和搜索的范围,从而缩短建立索引的时间。最后,根据数据随机取样一致性(RANSAC)剔除错误点。实验结果表明,与BBF(Best-Bin-First)和LSH算法相比,ELSH算法不但提高了匹配点对的准确性同时也缩短了匹配时间,其特征匹配时间分别减少了49.9%和37.9%。实验表明该算法可以快速、精确地实现图像间的配准。 展开更多

关键词 尺度不变特征变换 特征匹配 局部敏感散列 改进的局部敏感散列

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面向加密云数据的多关键词模糊检索方法 被引量：9

7

作者 申艳光 张猛 范永健 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第12期3156-3160,共5页

现有密文检索方案无法有效解决模糊检索及陷门关联性问题,为此提出一种面向加密云数据的多关键词模糊检索方法 (multi-keyword fuzzy query,MKFQ)。对关键词的二元向量集合进行二进制编码,结合Bloom Filter和LSH函数对二进制编码进行哈... 现有密文检索方案无法有效解决模糊检索及陷门关联性问题,为此提出一种面向加密云数据的多关键词模糊检索方法 (multi-keyword fuzzy query,MKFQ)。对关键词的二元向量集合进行二进制编码,结合Bloom Filter和LSH函数对二进制编码进行哈希,分别选取常数和正态随机数对索引位进行扩展及加密,采用内积相似性算法计算相似分数并排序。实验通过安全性分析,以Enron邮件数据集作为测试数据集,验证了MKFQ方案的高效性和正确性。 展开更多

关键词 云环境 隐私保护 布隆过滤器 局部敏感哈希 模糊检索

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基于多表频繁项投票和桶映射链的快速检索方法 被引量：5

8

作者 高毫林 彭天强 +1 位作者 李弼程 郭志刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2574-2581,共8页

为解决基于随机映射的高维向量快速检索方法位置敏感哈希存在的随机性强和内存消耗大两个问题,在E2LSH(Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing)的基础上提出了基于多表频繁项投票和桶映射链的快速检索方法。该方法用检索结果构造... 为解决基于随机映射的高维向量快速检索方法位置敏感哈希存在的随机性强和内存消耗大两个问题,在E2LSH(Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing)的基础上提出了基于多表频繁项投票和桶映射链的快速检索方法。该方法用检索结果构造基准索引矩阵,并对基准索引矩阵进行频繁项投票和校正得出最终索引来降低检索的随机性;桶映射链利用E2LSH的数据划分特性减少检索时读入内存的数据点的数目,以此来降低内存消耗。实验证明该方法能减弱检索的随机性,并有效地降低检索的内存消耗。这对于提高大规模信息检索尤其是图像检索的可行性有着较大的作用。 展开更多

关键词 信息检索 位置敏感哈希 随机性 内存消耗 频繁项投票 桶映射链

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结合局部敏感哈希的k近邻数据填补算法 被引量：5

9

作者 郑奇斌 刁兴春 +2 位作者 曹建军 周星 许永平 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第2期397-401,共5页

k近邻(kNN)算法是缺失数据填补的常用算法,但由于需要逐个计算所有记录对之间的相似度,因此其填补耗时较高。为提高算法效率,提出结合局部敏感哈希(LSH)的k NN数据填补算法LSH-k NN。首先,对不存在缺失的完整记录进行局部敏感哈希,为之... k近邻(kNN)算法是缺失数据填补的常用算法,但由于需要逐个计算所有记录对之间的相似度,因此其填补耗时较高。为提高算法效率,提出结合局部敏感哈希(LSH)的k NN数据填补算法LSH-k NN。首先,对不存在缺失的完整记录进行局部敏感哈希,为之后查找近似最近邻提供索引;其次,针对枚举型、数值型以及混合型缺失数据分别提出对应的局部敏感哈希方法,对每一条待填补的不完整记录进行局部敏感哈希,按得到的哈希值找到与其疑似相似的候选记录;最后在候选记录中通过逐个计算相似度来找到其中相似程度最高的k条记录,并按照k NN算法对不完整记录进行填补。通过在4个真实数据集上的实验表明,结合局部敏感哈希的k NN填补算法LSH-k NN相对经典的k NN算法能够显著提高填补效率,并且保持准确性基本不变。 展开更多

关键词 数据质量 数据完整性 数据填补 K近邻算法 局部敏感哈希

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一种基于内容相似性的重复视频片段检测方法 被引量：3

10

作者 刘守群 朱明 郑烇 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1130-1135,共6页

针对互联网视频内容的复杂性,选择能够表征视频内容的特征,首先通过LSH哈希算法对特征进行索引,并由此确定视频之间的帧匹配序列,然后对于计算出的帧匹配序列,采用随机抽样一致性算法进行拟合,从而得到有效的帧匹配序列.视频之间的相似... 针对互联网视频内容的复杂性,选择能够表征视频内容的特征,首先通过LSH哈希算法对特征进行索引,并由此确定视频之间的帧匹配序列,然后对于计算出的帧匹配序列,采用随机抽样一致性算法进行拟合,从而得到有效的帧匹配序列.视频之间的相似度依据有效帧匹配序列的相似度计算,由相似度进行互联网视频片段的消重.实验表明,对于大量内容相似的互联网视频片段,该方法能较好地描述相似性,并能有效提高检测准确率. 展开更多

关键词 视频片段 消重 哈希算法 lsh SIFT RANSAC

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改进的二进制特征图像检索算法 被引量：4

11

作者 黄超 刘利强 周卫东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第14期23-27,共5页

提出一种针对嵌入式系统的图像检索算法,通过提取目标局部特征来进行图像检索。为了提高检索的实时性并兼顾正确率,选用经典SIFT特征为基础进行改进。在关键点检测阶段使用均值滤波代替高斯滤波大大提高特征提取速度。在描述符生成阶段... 提出一种针对嵌入式系统的图像检索算法,通过提取目标局部特征来进行图像检索。为了提高检索的实时性并兼顾正确率,选用经典SIFT特征为基础进行改进。在关键点检测阶段使用均值滤波代替高斯滤波大大提高特征提取速度。在描述符生成阶段通过稀疏矩阵将SIFT特征映射为二进制描述符。引入基于K-means的Multi-probe LSH方法对二进制描述符进行快速检索和匹配。通过一系列的图像缩放、旋转、模糊和光照变化对比实验,可以看出该算法与现有的经典算法相比在检索正确率及实时性方面均有很好的表现。 展开更多

关键词 局部特征 二进制描述符 尺度不变特征转换(SIFT) 局部敏感哈希(lsh)

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基于余弦距离的局部敏感哈希的KNN算法在中文文本上的快速分类 被引量：3

12

作者 戴上平 冯鹏 +1 位作者 刘盛英杰 舒红 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第10期1971-1976,共6页

文本分类是文本挖掘中最重要的研究内容之一。为了克服目前以距离衡量的近似分类算法在海量数据下耗费大量时间的缺陷,提出了结合基于余弦距离的局部敏感哈希的方式将KNN算法在TF-IDF下对中文文本进行快速分类。同时结合文本数据的特性... 文本分类是文本挖掘中最重要的研究内容之一。为了克服目前以距离衡量的近似分类算法在海量数据下耗费大量时间的缺陷,提出了结合基于余弦距离的局部敏感哈希的方式将KNN算法在TF-IDF下对中文文本进行快速分类。同时结合文本数据的特性给出了不同的哈希函数级联方式分别进行实验。在实验过程采用了布尔向量的方式规避重复访问,使分类的结果在可以允许的范围内,分类速度比原始KNN提高了许多。 展开更多

关键词 文本分类 局部敏感哈希 TF—IDF KNN 布尔向量

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一种鲁棒的视频指纹提取和匹配方法 被引量：2

13

作者 段德友 欧阳建权 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第24期186-190,共5页

在视频广告监测的解决方案中,视频指纹日益受到重视。针对目前视频指纹鲁棒性不强、匹配方法效率不高或适用度不广的缺点,提出一种快速鲁棒的视频指纹算法:在视频指纹提取阶段,结合改进的Harris检测和改进的帧间差异法分别提取图像特征... 在视频广告监测的解决方案中,视频指纹日益受到重视。针对目前视频指纹鲁棒性不强、匹配方法效率不高或适用度不广的缺点,提出一种快速鲁棒的视频指纹算法:在视频指纹提取阶段,结合改进的Harris检测和改进的帧间差异法分别提取图像特征、运动特征以产生鲁棒的视频指纹;在指纹匹配阶段,设计了一种分层方案,该方案结合了典型匹配算法适用度广、位置敏感哈希(LSH)高效性的优点。实验表明,在亮度变换和尺寸变化以及常见的噪声攻击中,提取的视频指纹有较强的鲁棒性,提取、匹配的效率高。该方法满足视频监测准确性及实时性的要求。 展开更多

关键词 视频指纹 Harris检测 运动特征 位置敏感哈希 视频监测

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一种用于图像匹配的快速有效的二分哈希搜索算法 被引量：1

14

作者 何周灿 王庆 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期609-615,共7页

文章针对高维图像特征的匹配问题,提出一种新的二分哈希搜索算法(Dichotomy BasedHash,DBH)。对具有大尺度旋转、缩放、视点和噪声变化的图像进行匹配,结果表明DBH可以较大提高最近邻搜索精度和查全率-查错率性能,从而获得较好的图像粗... 文章针对高维图像特征的匹配问题,提出一种新的二分哈希搜索算法(Dichotomy BasedHash,DBH)。对具有大尺度旋转、缩放、视点和噪声变化的图像进行匹配,结果表明DBH可以较大提高最近邻搜索精度和查全率-查错率性能,从而获得较好的图像粗匹配结果。该算法搜索性能优于BBF(Best Bin First)算法,同时也比高维Hash搜索算法LSH(Local Sensitive Hash)更快更精确。 展开更多

关键词 图像处理 数据结构 算法 图像匹配 最优分区优先搜索 局部敏感散列 二分哈希

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云存储中基于拼音相似度的密文模糊搜索方案 被引量：1

15

作者 黄保华 吕琦 莫家威 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期103-108,共6页

中文关键词模糊密文搜索方案依赖预定义的关键词模糊集,存在搜索复杂度高和存储空间大等不足。为此,提出一种应用于云存储的基于拼音相似度的多关键词密文模糊搜索方案。运用拼音相似度和欧氏距离衡量汉字的相似度,以布隆过滤器为基础,... 中文关键词模糊密文搜索方案依赖预定义的关键词模糊集,存在搜索复杂度高和存储空间大等不足。为此,提出一种应用于云存储的基于拼音相似度的多关键词密文模糊搜索方案。运用拼音相似度和欧氏距离衡量汉字的相似度,以布隆过滤器为基础,利用p-稳定分布的局部哈希函数构造索引,实现多个中文关键词的密文模糊搜索。实验结果表明,与基于关键词的加密云数据模糊搜索方案相比,该方案搜索效率较高,存储代价较小,且能够保证信息安全。 展开更多

关键词 云存储 拼音相似度 布隆过滤器 局部敏感哈希 模糊搜索 加密查询

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面向海量病毒样本家族聚类方法的研究

16

作者 赵跃华 林聚伟 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第18期118-121,共4页

计算机反病毒厂商每天接收成千上万的病毒样本,如何快速有效地将这些海量样本家族化是一个亟待解决的问题。提出了一种可伸缩性的聚类方法,面对输入海量的病毒样本向量化特征集,使用局部敏感哈希索引技术进行初次快速聚类,使用扩展K均... 计算机反病毒厂商每天接收成千上万的病毒样本,如何快速有效地将这些海量样本家族化是一个亟待解决的问题。提出了一种可伸缩性的聚类方法,面对输入海量的病毒样本向量化特征集,使用局部敏感哈希索引技术进行初次快速聚类,使用扩展K均值算法进行二次细致聚类。实验表明该聚类方法在有限牺牲准确度的情况下,大为提高了病毒聚类的时间效率。 展开更多

关键词 病毒家族 可伸缩性聚类 局部敏感哈希 扩展K均值

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智能电网中一种动态数据完整性验证方案 被引量：5

17

作者 孙旭 温蜜 +1 位作者 张栩 周波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第8期38-43,共6页

为准确高效地验证智能电网云存储系统中数据的完整性,提出一种新的动态数据完整性验证方案。该方案在保证数据机密性的基础上,对数据执行BLS短签名操作,并支持第三方验证,可根据用户需求验证数据的完整性,减少计算开销,同时通过位置敏... 为准确高效地验证智能电网云存储系统中数据的完整性,提出一种新的动态数据完整性验证方案。该方案在保证数据机密性的基础上,对数据执行BLS短签名操作,并支持第三方验证,可根据用户需求验证数据的完整性,减少计算开销,同时通过位置敏感哈希的快速检索方式提高更新存储数据的查询效率,在验证完整性时快速检索数据。实验结果表明,该方案可准确验证电力数据的完整性,并且支持高效的数据动态更新。 展开更多

关键词 智能电网 云存储 数据完整性 BLS短签名 位置敏感哈希 动态更新

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面向近重复图像匹配的SIFT特征裁减算法 被引量：5

18

作者 王金德 李晓燕 +1 位作者 寿黎但 陈刚 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期1042-1049,1055,共9页

针对图像提取出的SIFT特征数目通常很大、无法精确控制,导致系统效率不高且不稳定的问题,提出一种SIFT特征裁减算法.通过对SIFT关键点的对比度和主曲率比加权来衡量其匹配能力;在定位关键点和计算关键点方向2个步骤增加对关键点的二次筛... 针对图像提取出的SIFT特征数目通常很大、无法精确控制,导致系统效率不高且不稳定的问题,提出一种SIFT特征裁减算法.通过对SIFT关键点的对比度和主曲率比加权来衡量其匹配能力;在定位关键点和计算关键点方向2个步骤增加对关键点的二次筛选,提取出设定阈值数目内对匹配最有效的关键点.实验结果表明,该算法能有效地控制SIFT特征数量,比已有裁减算法具有更高的匹配准确度;与原始未裁减算法相比,在保证匹配准确度的同时,大大提高了系统的效率和稳定性. 展开更多

关键词 近重复图像 图像匹配 尺度不变特征变换 局部敏感哈希

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基于扩展级联原始位置敏感散列的快速影像特征匹配 被引量：2

19

作者 杨凯 陈丽芳 刘渊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第8期211-219,共9页

为解决传统基于尺度不变特征变换（SIFT）的影像匹配算法实时性较差、效率不高的问题,提出一种扩展的级联位置敏感散列（LSH）影像特征匹配算法。通过提出的数据空间浮动二分哈希构建一种比原始LSH具有更高位置敏感性的投影空间,实现对... 为解决传统基于尺度不变特征变换（SIFT）的影像匹配算法实时性较差、效率不高的问题,提出一种扩展的级联位置敏感散列（LSH）影像特征匹配算法。通过提出的数据空间浮动二分哈希构建一种比原始LSH具有更高位置敏感性的投影空间,实现对高维特征数据的划分,仅在高相似度集合中进行查询,从而提高检索速度。在各类特征集合内部进行二次随机投影散列,将特征映射到具有更好局部敏感性的高维海明空间,采用汉明距离和欧式距离相结合的测度方法,完成匹配特征对的快速查找和精确计算。实验结果表明,扩展的级联LSH影像特征匹配算法在匹配精度高于最佳Bin优先和LSH的基础上,匹配速度提高约2.5倍~3倍。 展开更多

关键词 尺度不变特征变换 图像匹配 扩展的级联位置敏感散列 二分哈希 汉明距离

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分布式结构化P2P网络下局部敏感哈希快速检索的负载均衡 被引量：1

20

作者 齐向东 刘大伟 王劲林 《高技术通讯》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期1213-1218,共6页

研究了分布式哈希表(DHT)结构化P2P网络下,采用局部敏感哈希(LSH)方法进行相似检索时的负载均衡问题。考虑到LSH方法在高维空间下可以有效地进行K近邻检索,近年来LSH逐渐扩展到DHT分布式P2P网络下处理分布式相似检索问题,提出了一种采... 研究了分布式哈希表(DHT)结构化P2P网络下,采用局部敏感哈希(LSH)方法进行相似检索时的负载均衡问题。考虑到LSH方法在高维空间下可以有效地进行K近邻检索,近年来LSH逐渐扩展到DHT分布式P2P网络下处理分布式相似检索问题,提出了一种采用虚拟节点方式管理多维度LSH桶空间的方法,将服从特定分布的多维LSH桶空间映射到DHT命名空间,以更好的负载均衡效果降低分布式环境下快速检索的性能损耗,优化查询效率。进而,以Chord结构为例,提出了基于虚拟节点的负载均衡具体算法。与其他方法相比,该方法能有效地改善节点负载均衡。通过实验验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 负载均衡 分布式哈希表(DHT) 局部敏感哈希(lsh) 虚节点 分布式相似检索

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