Este proyecto es una data structure for content-based image retrieval. Se construyo una estructura de datos que nos permita indizar de manera eficiente, un conjunto de imágenes, para hacer búsquedas por similitud con el metodo de KNN (k vecinos mas cercanos). Para realizar nuestro estudio usaremos el conjunto de datos que puede ser obtenido del MNIST en el siguiente link.
Para poder adecuar los datos a lo requerido, lo cual fue tener a los elementos del data set en '1' y '0' y poder ponerlos en 60 mil vectores con 784 elementos se uso tensorflow y python para vizualizar el codigo que fue empleado, puede acceder a este link.
Para el correcto funcionamiento de la estrucutura debe descargar el data set en el siguiente link y agregarlo a la carpeta X-Tree o root. Para realizar la consulta de los vecinos mas cercanos se debe cambiar el punto de consulta en el archivo knn.txt o se puede usar el punto precargado, esto se debe realizar antes de compilar la estructura.
Para compilar la estructura:
$ cmake -B build
$ cd build
$ make
$ ./xtree_andres