Iterative Quantization: A Procrustean Approach to Learning Binary Codes for Large-Scale Image Retrieval
This paper addresses the problem of learning similarity-preserving binary codes for efficient similarity search in large-scale image collections. We formulate this problem in terms of finding a rotation of zero-centered data so as to minimize the quantization error of mapping this data to the vertic...
Uloženo v:
| Vydáno v: | IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence Ročník 35; číslo 12; s. 2916 - 2929 |
|---|---|
| Hlavní autoři: | , , , |
| Médium: | Journal Article |
| Jazyk: | angličtina |
| Vydáno: |
Los Alamitos, CA
IEEE
01.12.2013
IEEE Computer Society |
| Témata: | |
| ISSN: | 0162-8828, 1939-3539, 2160-9292, 1939-3539 |
| On-line přístup: | Získat plný text |
| Tagy: |
Přidat tag
Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!
|
Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!