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Fast Nearest-Neighbor Search Based on Voronoi Projections and Its Application to Vector Quantization Encoding

机译:基于Voronoi投影的快速最近邻搜索及其在矢量量化编码中的应用

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摘要

In this work, we consider two fast nearest-neighbor search methods based on the projections of Voronoi regions, namely, the box-search method and the cell-partition search method. We provide their comprehensive study in the contest of vector quantization encoding. We show that the use of principal component transformation reduces the complexity of Voronoi-projection based search significantly for data with high degree of correlation across their components.
机译:在这项工作中,我们考虑基于Voronoi区域的投影的两种快速最近邻搜索方法,即盒搜索方法和单元分区搜索方法。在向量量化编码竞赛中,我们提供了他们的全面研究。我们表明,主成分变换的使用显着降低了基于Voronoi投影的搜索的复杂度,该搜索对于跨其成分具有高度相关性的数据。

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