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1、基于內(nèi)容的圖像檢索是近年來(lái)的熱門研究?jī)?nèi)容,涉及圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)等方面的學(xué)科。其中,有效的高維索引機(jī)制是使大規(guī)模圖像庫(kù)的檢索能夠達(dá)到實(shí)時(shí)性要求的關(guān)鍵技術(shù),近年來(lái)吸引了眾多研究者的注意,具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。 本文針對(duì)大規(guī)模人臉圖像數(shù)據(jù)庫(kù)檢索的實(shí)用要求,在分析國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了能支持高速檢索的大規(guī)模人臉檢索系統(tǒng),提出了一個(gè)能充分利用內(nèi)存優(yōu)勢(shì)的混合索引選擇機(jī)制,并改進(jìn)了已有的內(nèi)存索引和磁盤索引
2、,把近似檢索結(jié)合到樹結(jié)構(gòu)的索引方法中。 大規(guī)模人臉圖像檢索系統(tǒng)在眾多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景,對(duì)其設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的研究具有非常實(shí)用的意義。其中高維索引機(jī)制是系統(tǒng)的核心技術(shù),能夠使圖像檢索速度大大加快。傳統(tǒng)的索引機(jī)制只采用一種索引方法,本文提出采用混合的索引選擇機(jī)制,根據(jù)內(nèi)存和數(shù)據(jù)庫(kù)狀況選擇不同的索引方法,充分發(fā)揮內(nèi)存優(yōu)勢(shì)。 在目前大內(nèi)存的環(huán)境下對(duì)內(nèi)存索引的研究顯得非常必要。本文改進(jìn)了一種內(nèi)存索引方法NB樹。它的建樹算法和搜索
3、算法都非常簡(jiǎn)單,而且維護(hù)索引的開(kāi)銷很少,因此特別適合作為內(nèi)存中的檢索方法。經(jīng)過(guò)改進(jìn)以后其檢索性能得到進(jìn)一步提高。 近似檢索是近年來(lái)新興的課題,原因是傳統(tǒng)的精確檢索方法都會(huì)遇到“維度災(zāi)難”問(wèn)題,在高維情況下性能大幅下降。為了使索引在高維下依然能夠較大的提升檢索速度,犧牲一定的檢索精度來(lái)?yè)Q取速度成為一個(gè)可行的解決方案。本文把近似檢索方法結(jié)合到磁盤聚類樹索引中,實(shí)驗(yàn)表明該方法在保持較高精度的前提下能夠顯著減少檢索時(shí)需要訪問(wèn)的原始數(shù)據(jù),
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