HAL : inria-00633193, version 2

arXiv : 1110.3767

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v1 (17-10-2011)

v2 (25-10-2011)

Anti-sparse coding for approximate nearest neighbor search

Hervé Jégou 1, Teddy Furon 1, Jean-Jacques Fuchs 2

(17/10/2011)

This paper proposes a binarization scheme for vectors of high dimension based on the recent concept of anti-sparse coding, and shows its excellent performance for approximate nearest neighbor search. Unlike other binarization schemes, this framework allows, up to a scaling factor, the explicit reconstruction from the binary representation of the original vector. The paper also shows that random projections which are used in Locality Sensitive Hashing algorithms, are significantly outperformed by regular frames for both synthetic and real data if the number of bits exceeds the vector dimensionality, i.e., when high precision is required.

1 :	TEXMEX (INRIA - IRISA)
	CNRS : UMR6074 – INRIA – Institut National des Sciences Appliquées (INSA) - Rennes – Université de Rennes 1
2 :	TEMICS (INRIA - IRISA)
	CNRS : UMR6074 – INRIA – Université de Rennes 1

Domaine

:

Informatique/Vision par ordinateur et reconnaissance de formes Informatique/Théorie de l'information et codage Mathématiques/Théorie de l'information et codage Informatique/Recherche d'information Informatique/Base de données

Mots-clés : sparse coding – spread representations – approximate neighbors search – Hamming embedding

inria-00633193, version 2

http://hal.inria.fr/inria-00633193

oai:hal.inria.fr:inria-00633193

Contributeur : Hervé Jégou <>

Soumis le : Lundi 24 Octobre 2011, 18:48:08

Dernière modification le : Mardi 25 Octobre 2011, 08:13:48