我正在寻找一种可以在大型集合中搜索相似图像的算法。我目前在 OpenCL 中使用 SURF实现。
起初，我使用KNN搜索算法将每个图像的兴趣点与集合的其余部分进行比较，但测试表明它不能很好地扩展。我还尝试了KNN-Join的 Hadoop 实现，它确实在 HDFS 中占用了大量临时空间，与输入数据量相比太多了。事实上，由于我的输入向量的维度（64），成对距离方法并不合适。
我听说过Locally Sensitive Hashing，想知道是否有任何免费的实现，或者是否值得实现它，也许还有另一种我不知道的算法？