基于單維映射的高維索引結(jié)構(gòu)研究及其應(yīng)用.pdf

1、多媒體內(nèi)容檢測(cè)是多媒體數(shù)據(jù)庫(kù)中的一項(xiàng)重要應(yīng)用。內(nèi)容檢測(cè)時(shí)提取的特征向量往往具有高維特性，傳統(tǒng)的多維索引結(jié)構(gòu)在高維空間中會(huì)面臨著“維數(shù)災(zāi)難”問(wèn)題。本文針對(duì)高維空間中的查詢(xún)效率問(wèn)題，提出了一種新的基于單維映射的高維索引方法，能夠加速多媒體數(shù)據(jù)的相似性檢測(cè)。
　　 本文首先分析了高維索引技術(shù)的發(fā)展歷程和各類(lèi)索引結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)。面向向量空間中的k 近鄰搜索，提出了一種新的結(jié)合主分量和距離過(guò)濾的單維映射方法-pcDistance。首先將高維數(shù)

2、據(jù)點(diǎn)集進(jìn)行聚類(lèi)劃分，對(duì)每個(gè)聚類(lèi)進(jìn)行主分量分析，將數(shù)據(jù)點(diǎn)與聚類(lèi)中心的距離映射為一維數(shù)據(jù)，并采用B+-Tree 索引這些一維數(shù)據(jù)。在k 近鄰搜索中，根據(jù)查詢(xún)向量與主分量坐標(biāo)軸的空間關(guān)系對(duì)數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行過(guò)濾，并且采用部分失真搜索算法加速搜索過(guò)程。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與其他索引方法相比，新方法能夠顯著降低搜索過(guò)程中的數(shù)據(jù)訪問(wèn)數(shù)量，提高k 近鄰搜索性能。本文最后將pcDistance 方法應(yīng)用到雷同視頻片段檢測(cè)中，采用pcDistance 索引視頻片段特征