K-means hashing (CVPR'13) の論文解説と、関連する iterative quantization や optimized product quantization の紹介、最近のhashing系論文リスト。
K-means hashing (CVPR'13) とハッシング周り
K-means hashing (CVPR'13) の論文解説と、関連する iterative quantization や optimized product quantization の紹介、最近のhashing系論文リスト。
Import APIとFuzzy Hashingでマルウエアを分類する ～impfuzzy～(2016-05-09) - JPCERT/CC Eyes
Top > “マルウェア”の一覧 > Import APIとFuzzy Hashingでマルウエアを分類する ～impfuzzy～(2016-05-09) 一般に、マルウエア検体の調査は、既知のマルウエアかどうかを判別することから始めます。データベース化された多数の既知のマルウエアと調査検体との比較を高速に実行するために、ハッシュ関数をマルウエア検体に施して得られたハッシュ値が利用されます。 ハッシュ関数の中でも、MD5やSHA1などの伝統的なハッシュ関数の場合には、入力データが1ビットでも異なれば、まったく異なるハッシュ値になりますので、完全に同じではないが類似した既知の検体があれば、既知のマルウエアと判定したい場合には役に立ちません。 現在では、カスタマイズされた上で攻撃に使われるマルウエアがほとんどであるため、カスタマイズされた検体を類似していると判断できるようなハッシュ関数が望まれ
Locality Sensitive Hashing (LSH) Home Page
LSH Algorithm and Implementation (E2LSH) Locality-Sensitive Hashing (LSH) is an algorithm for solving the approximate or exact Near Neighbor Search in high dimensional spaces. This webpage links to the newest LSH algorithms in Euclidean and Hamming spaces, as well as the E2LSH package, an implementation of an early practical LSH algorithm. Check out also the 2015--2016 FALCONN package, which is a
3日で作る高速特定物体認識システム (7) 最近傍探索の高速化 - 人工知能に関する断創録
3日で作る高速特定物体認識システム (6) 線形探索を用いた特定物体認識（2009/11/22）のつづきです。今回がこのシリーズの最終回です。 前回の線形探索は遅すぎるので最近傍探索を高速化します。これで表題の高速特定物体認識システムができあがります。高速化にはいくつかの方法がありますが、物体モデルデータベースをなんらかのデータ構造にあらかじめ格納しておくというのがポイントです。今回は、資料でも述べられているkd-treeとLocality Sensitive Hashing (LSH)という手法を試してみます。kd-treeは木構造、LSHはハッシュでデータを構造化（インデキシング）します。kd-treeは、厳密な最近傍を求めますが、LSHは近似最近傍検索と呼ばれ、厳密な最近傍は求められない代わりに計算を大幅に高速化できます。 資料では、ANN (Approximate Nearest
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