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Effectiveness of the nearest neighbor's significance in the similarity retrieval of images

机译:图像相似度检索中最近邻有效度的有效性

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摘要

Nearest-neighbor (NN) search in high dimensional space is widely used for the similarity retrieval of images. Recent research results in the literature reveal that NN-search might return insignificant NNs in high dimensional space because points could be so scattered that every distance between them might yield no significant difference. Hence. we devised a way to estimate the significance of NNs based on the local intrinsic dimensionality. In this paper, we evaluate the proposed method with applying it to the similarity retrieval of natural photo images. The experimental result demonstrates the effectiveness of the proposed method.
机译:高维空间中的最近邻(NN)搜索被广泛用于图像的相似度检索。文献中的最新研究结果表明,NN搜索可能会在高维空间中返回无关紧要的NN,因为点可能分散得如此之大,以至于它们之间的每个距离都不会产生显着差异。因此。我们设计了一种基于局部固有维数来估计NN重要性的方法。在本文中,我们评估了该方法,并将其应用于自然照片图像的相似性检索。实验结果证明了该方法的有效性。

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