Quantization-Based Approximate Nearest Neighbor Search with Optimized Multiple Residual Codebooks

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概要

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• Nearest neighbor search (NNS) among large-scale and high-dimensional vectors plays an important role in recent large-scale multimedia search applications. This paper proposes an optimized multiple codebook construction method for an approximate NNS scheme based on product quantization, where sets of residual sub-vectors are clustered according to their distribution and the codebooks for product quantization are constructed from these clusters. Our approach enables us to adaptively select the number of codebooks to be used by trading between the search accuracy and the amount of memory available.

• （社）電子情報通信学会の論文
• 2011-07-01

著者

• 内田 祐介

  (株)KDDI研究所

• Uchida Yusuke

  Graduate School Of Informatics Kyoto University

• Takagi Koichi

  Kddi R&d Laboratories

• UCHIDA Yusuke

  KDDI R&D Laboratories Inc.

• KAWADA Ryoichi

  KDDI R&D Laboratories Inc.

• Kawada Ryoichi

  Kddi R&d Laboratories Inc.

• Uchida Yusuke

  Kddi R&d Laboratories Inc.

• TAKAGI Koichi

  KDDI Corporation

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