SPTAG：用于快速近似最近邻居搜索的库SPTAG SPTAG（空间分区树和图）是Microsoft Resea发布的用于大规模矢量近似最近邻居搜索方案的库SPTAG：用于快速近似最近邻居搜索的库SPTAG SPTAG（空间划分）树和图）是由Microsoft Research（MSR）和Microsoft Bing发布的大规模矢量近似最近邻居搜索方案的库。 简介该库假定样本表示为向量，并且可以通过L2距离或余弦距离来比较向量。 返回查询向量的向量是具有最小L2距离或余弦的向量

最近邻搜索 用desearch函数进行最近点搜索。 用dsearchn函数进行N维最近点搜索。 用tsearch函数搜索最近Delaunay三角形。

K-D树K最近邻搜索自编程序，含K折交叉验证，并与matlab自带KD树程序比较，结果完全一致

主要介绍了Python利用Faiss库实现ANN近邻搜索的方法，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面来一起学习学习吧

表现 测试数据：examples/data/3wu2.xyz，从PDB文件中提取的51053个粒子的坐标 3wu2 1

ScANNS是Apache Spark的最近邻搜索库，最初由LinkedIn 机器学习算法团队的Namit Katariya开发。它可以在cosine、 jaccard和euclidean 距离空间内的批量离线上下文中进行最近邻搜索

近似最近邻搜索算法研究与应用

针对现有图像盲取证方法在多重镜像篡改检测效果较差的问题,提出一种基于近似最近邻(ANN)搜索的图像篡改检测方法。提取图像的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征描述子,获得图像的二值特征向量。利用PatchMatch计算特征间的偏移量并借助传导策略优化搜索相似图像块,实现篡改区域的初步检测。利用最小均方线性模型计算拟合误差移除误匹配点,精确定位篡改区域。在CASIA V2.0图像数据集和哥伦比亚大学图像数据集上进行实验,实验结果表明,该算法能够准确且高效地检测经复杂几何形变的篡改区域,特别是对多重镜像篡改检测的准确率更高。

矩阵序列matlab代码介绍 k最近邻算法（k-NN）是广泛用于分类和回归的机器学习算法。 k-NN算法被用于许多研究和工业领域，例如3维对象渲​​染，基于内容的图像检索，统计（熵和散度的估计），生物学（基因分类）等。kNN搜索的处理时间在许多应用领域，尤其是在高维空间中，仍然是瓶颈。 在这项工作中，我们尝试通过使用GPU执行kNN搜索来解决此处理时间问题。 作者 文森特·加西亚（Vincent Garcia） 埃里克·德布鲁夫（ÉricDebreuve） 米歇尔·巴劳德（Michel Barlaud） 描述 输入k-NN算法的值： 一组参考点。 查询点集。 参数k对应于要搜索的邻居数。 对于每个查询点，k-NN算法在参考点集中找到k个最近的点（k个最近的邻居）。 该算法返回（1）参考点集中k个最近点的索引（位置）和（2）k个相关联的欧几里得距离。 我们为此算法提供3种CUDA实现： knn_cuda_global使用GPU全局内存计算k-NN，以存储参考点和查询点，距离和索引。 knn_cuda_texture使用用于存储参考点的GPU纹理内存和用于存储其他阵列的GPU全局内存来计算

提出了一种基于高斯映射的K均值方法，先对目标点进行k近邻搜索，再对由目标点及其近邻点组成的三角形集合的单位法向量进行高斯映射。选用轮廓系数作为聚类有效性指标，确定出最佳聚类数，根据不同曲面聚类分布的规律，得到三维激光点云模型的特征线。对比实验结果表明，所提方法评价指标简单易用且噪声少，可以完整高效地提取出规则点云以及不规则点云的特征线。