c++ - 基于汉明距离的快速 NN 相似性搜索的 LSH？

Question

我正在研究对多维向量的快速 NN 搜索。（就像在提取和计算了特征向量之后搜索相似的图像）

我目前正在使用ORB，它用一些字符串来描述它的关键点。
要比较 2 个描述符 ORB 需要汉明距离。

我已经阅读过 LSH 根据欧几里德距离 (L2) 或 Manathann 距离 (L1) 计算其哈希表。这是否意味着 LSHisn't是需要汉明距离的向量比较的选项？

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LSH 可以处理汉明距离，因为它根据初始位字符串上的子字符串制作哈希表，这就是它起作用的原因

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汉明距离相当于限制为布尔向量的 L1（曼哈顿）距离。

于 2012-07-19T11:39:41.403 回答

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不，LSH 不限于 L1 或 L2（欧式距离）。它只是超平面分区或索引的一种高级方法，不管你怎么称呼它。

LSH 将帮助您找到查询向量的最可能的 KNN 向量。之后，您可以使用 l1/l2/cosine/damming 代码进行详细的相似度或距离计算。