论文摘要
随着互联网与多媒体技术的高速发展,多媒体信息急剧增加,图像数据也飞速增长。如何从海量的图像数据中高效、快速地检索出所需信息是当前基于内容的图像检索系统所面临的重要问题,而有效的高维索引机制则是面向大规模图像库检索能够达到实时性要求的关键技术,更是成为了基于内容的图像检索领域中的研究热点。在分析维度灾难现象的基础上,对目前克服维度灾难比较好的近似检索方法进行研究,提出了一种基于虚拟网格过滤的局部敏感哈希算法。该算法是一个支持动态构造的高维索引算法,它首先将高维数据集进行聚类,使得每一个聚类都足够小的可以装入内存,然后用局部敏感哈希算法对每个聚类进行哈希表的构造,并将哈希表存入磁盘,然后用基于虚拟网格的过滤算法来加载磁盘中的哈希表,从而达到很好的双重过滤效果。最后,设计并实现了达梦基于内容的图像检索系统(Da Meng Image Retrieval System, DMIR)。该系统是一个分布式、多用户的图像检索系统,支持颜色、形状、纹理等多种查询方式,具有良好的人机交互界面,在系统中,用户可以自己指定特征提取算法和高维索引算法,可以对算法进行管理和维护,为以后的研究提供了一个实验平台,并将我们提出的高维索引算法——基于虚拟网格过滤的局部敏感哈希算法应用到DMIR中,取得很好的效果。
论文目录
相关论文文献
标签：基于内容的图像检索论文; 高维索引论文; 局部敏感哈希算法论文; 基于虚拟网格的过滤算法论文; 聚类论文; 近邻查询论文;