基于哈希算法的圖像檢索系統(tǒng).pdf

1、相比較文字載體而言，圖像能夠更加直觀、豐富地表達和傳遞信息，因此，人們從圖像中獲取信息的比重也日益增大。面對海量的圖像數(shù)據(jù)，如何快速準確地檢索到有用的信息一直是圖像處理領(lǐng)域研究的熱點問題之一。本論文針對圖像檢索中特征提取和索引構(gòu)建兩項關(guān)鍵技術(shù)展開研究，重點研究了基于哈希的圖像檢索算法，并研發(fā)了一套基于Android平臺的圖像檢索原型系統(tǒng)。
　　論文首先對圖像檢索算法及系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，以及圖像檢索的關(guān)鍵技術(shù)展開基本的論述，然后

2、針對特征提取技術(shù)，本論文重點研究了一種圖像全局信息特征(GIST)描述子。該特征能夠以緊湊的描述子表示圖像，將圖像表示為高維特征空間中的一個向量，占用存儲空間小，有一定的魯棒性，方便建立索引。在此基礎(chǔ)上，針對傳統(tǒng)的索引技術(shù)在面臨高維向量會出現(xiàn)“維度災難”問題。本論文重點研究了兩種基于哈希的圖像檢索算法，具體研究內(nèi)容如下：
　　首先，論文研究了單位和雙位編碼LSH(Locality Sensitive Hashing)。傳統(tǒng)單位編碼

3、LSH中每個哈希函數(shù)采用一位二進制數(shù)對特征向量進行編碼，并將編碼閾值設在數(shù)據(jù)分布集中的區(qū)域。這導致大量分布在閾值附近的并且相鄰的向量被編碼成完全相反的哈希值，嚴重破壞了數(shù)據(jù)的近鄰關(guān)系。針對以上問題，雙位編碼LSH對向量采用雙位二進制數(shù)編碼，并采用自適應算法設置編碼閾值，保持了向量在原始空間的近鄰關(guān)系，并且減少了哈希函數(shù)個數(shù)。實驗表明該算法的性能要好于傳統(tǒng)單位編碼 LSH。在查詢階段提出了二級檢索，實驗表明加入二級檢索之后在犧牲較小的檢索

4、速度的情況下，獲得了檢索精度的較大提高。
　　接著，論文研究了球哈希算法?，F(xiàn)有的哈希算法是通過構(gòu)造基于超平面的哈希函數(shù)來映射高維向量，球哈希通過構(gòu)造超球面對高維向量進行映射。和超平面相比，超球面能夠更好地在原始空間限定一個封閉區(qū)域，更準確地劃分原始空間數(shù)據(jù)。同時，針對超球面采用球漢明距離進行相似性度量，與球哈希函數(shù)相得益彰。實驗表明，球哈希準確度比基于超平面的哈希算法占優(yōu)。
　　最后，在上述算法研究的基礎(chǔ)上，論文采用客戶端-