弹性蛋白 Elasticsearch插件，用于在密集的浮点和稀疏布尔向量上进行相似性搜索。 文献资料 如果您想为Elastiknn做出贡献，请参阅developer-guide.md。 社区 如果您有疑问，错误等，请在上。 用户数 您正在使用Elastiknn吗？ 如果是这样，请考虑提交拉取请求以在下面列出您的组织。 ：使用Elastiknn进行数百万个图像集中的反向图像查找 建物 建造 地位 Github CI构建 Github发布版本 发行版 神器 释放 快照 资料下载 Elasticsearch插件zip文件 Elastiknn的Python HTTP客户端 具有精确和近似向量相似性模型的Java库 带Lucene查询和Elastiknn中使用的构造的Java库 Elastiknn JSON API的Scala案例类和圆形编解码器 基于elastic4s的Elast

局部保持投影 （Locality Preserving Projections ）原文及其matlab代码，研究机器学习和模式识别的应该很多人想要。

matlab代码。描述了Locality Sensitive Histograms 的计算过程，可用于特征提取、跟踪等

Locality-sensitive hashing using stable distributions p稳定局部敏感哈希算法（e2lsh）论文。

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基于哈希的最近邻居搜索已在许多应用程序中变得有吸引力。 但是，在使用汉明距离排序时，散列中的量化通常会降低判别能力。 此外，对于大规模的视觉搜索，现有的散列方法不能直接支持对具有多个源的数据进行有效搜索，而文献表明自适应地合并来自不同源或视图的补充信息可以显着提高搜索性能。 为了解决这些问题，本文提出了一种新颖且通用的方法来构建具有多个视图的多个哈希表，并在按位和按表级别生成细粒度的排名结果。 对于每个哈希表，引入了查询自适应按位加权，以通过同时利用哈希函数的质量及其对最近邻居搜索的补充来减轻量化损失。 从表格的角度来看，针对不同的数据视图构建了多个哈希表作为联合索引，在该哈希表上，提出了特定于查询的排名融合，以通过散布在图表中对按位排名的所有结果进行排名。 在三个著名基准上进行图像搜索的综合实验表明，与最新方法相比，该方法在单表和多表搜索中可分别实现17.11％和20.28％的性能提升。

Computing object-based saliency via locality-constrained linear coding and conditional random fields

局部保持映射(LPP)是由何晓飞提出的一种用于降维的流型学习算法，它是一种线性的算法。