Vui lòng dùng định danh này để trích dẫn hoặc liên kết đến tài liệu này: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/12147
Nhan đề: Product sub-vector quantization for feature indexing
Tác giả: Pham, The Anh
Le, Dinh Nghiep
Nguyen, Thi Lan Phuong
Từ khoá: Product quantization
Hierarchical clustering tree
Approximate nearest search
Năm xuất bản: 2019
Tùng thư/Số báo cáo: Journal of Computer Science and Cybernetics;Vol.35 (01) .- P.69–83
Tóm tắt: This work addresses the problem of feature indexing to significantly accelerate the matching process which is commonly known as a cumbersome task in many computer vision applications. To this aim, we propose to perform product sub-vector quantization (PSVQ) to create finer representation of underlying data while still maintaining reasonable memory allocation. In addition, the quantized data can be jointly used with a clustering tree to perform approximate nearest search very efficiently. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed method for different datasets in comparison with other methods.
Định danh: http://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/12147
ISSN: 1813-9663
Bộ sưu tập: Tin học và Điều khiển học (Journal of Computer Science and Cybernetics)

Các tập tin trong tài liệu này:
Tập tin Mô tả Kích thước Định dạng  
_file_5.8 MBAdobe PDFXem
Your IP: 35.172.233.215


Khi sử dụng các tài liệu trong Thư viện số phải tuân thủ Luật bản quyền.