基于內(nèi)容的圖像索引和瀏覽算法研究.pdf

1、高維索引機(jī)制是大規(guī)模圖像庫檢索達(dá)到實(shí)時(shí)性要求的關(guān)鍵技術(shù)，能夠有效地提高相似性檢索的查詢性能。雖然已經(jīng)提出了很多高維數(shù)據(jù)索引結(jié)構(gòu)，但是大部分索引結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)維數(shù)較高時(shí)，性能會(huì)急劇下降。針對(duì)高維數(shù)據(jù)索引結(jié)構(gòu)的研究現(xiàn)狀，本文在對(duì)高維索引結(jié)構(gòu)進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，運(yùn)用主成分分析中第一主成分方差最大的統(tǒng)計(jì)特性，提出一種基于主成分的索引結(jié)構(gòu)：P2-tree。算法首先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行主成分分析，然后通過逐步聚類來分割數(shù)據(jù)集并建立索引樹；查詢時(shí)，綜合運(yùn)用三角

2、不等式性質(zhì)及主成分來過濾數(shù)據(jù)空間。從理論及實(shí)驗(yàn)上證明了該算法可以有效地減少距離計(jì)算的次數(shù)，具有較好的相似性查詢性能，在一定程度上克服了維數(shù)危機(jī)。 目前的圖像搜索引擎大多運(yùn)用基于文本的檢索方式，檢索返回的結(jié)果，采用的是基于排序的瀏覽方式。由于這種瀏覽方式忽略了圖像本身的視覺特征，使得檢索返回的圖像集雖然豐富卻很雜亂，不便于用戶進(jìn)行瀏覽和篩選。針對(duì)目前圖像搜索引擎的瀏覽方式存在的不足，本文結(jié)合信息可視化技術(shù)，提出一種基于近鄰可視的圖