Efficient Large-Scale Similarity Search Using Matrix Factorization

Ahmet Iscen 1 Michael Rabbat 2 Teddy Furon 1
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Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D6 - MEDIA ET INTERACTIONS
Résumé : Nous considérons le problème de la recherche d’images similaires à une image requête dans une grande base. Notre but est de réduire le nombre d’opérations et l’emprunte mémoire nécessaire sans trop dégrader les performances des recherches approximatives. Nous adoptons une approche inspirée des tests par groupe mariant apprentissage de dictionnaire et décomposition en valeurs propres. La dernière option s’avère adaptée aux bases d’images de taille moyennes avec des descripteurs images grands, alors que la première option concerne les bases d’images à très grande échelle. Nous évaluons notre approche à la fois avec des descripteurs globaux agrégations de descripteurs locaux comme les SIFT, et avec des descripteurs ``réseaux de neurones convolutionnels''. Les expériences réalisées sur des jeux de données standards, notamment la base Yahoo100M contenant 100 millions d’images, montre que notre méthode donne des résultats comparables (et parfois même supérieurs) à la recherche exhaustive tout en consommant dix fois moins de mémoire et de calculs. A complexité donnée, notre méthode donne des résultats meilleurs que les approaches basée réduction de dimensions ou signatures binaires.
Type de document :
Rapport
[Research Report] 8820, INRIA; MCGILL UNIVERSITY. 2015
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https://hal.inria.fr/hal-01238242
Contributeur : Ahmet Iscen <>
Soumis le : jeudi 17 décembre 2015 - 19:19:51
Dernière modification le : vendredi 17 février 2017 - 16:11:25
Document(s) archivé(s) le : samedi 29 avril 2017 - 20:22:17

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Identifiants

  • HAL Id : hal-01238242, version 2

Citation

Ahmet Iscen, Michael Rabbat, Teddy Furon. Efficient Large-Scale Similarity Search Using Matrix Factorization. [Research Report] 8820, INRIA; MCGILL UNIVERSITY. 2015. <hal-01238242v2>

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