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摘要:
针对大规模图像的快速检索问题,提出了面向倒排索引结构的检索方法中查询结果的自适应过滤方法:全面过滤和不完全过滤.目的是在不影响查询精度的前提下,提高查询效率.根据查询特征所在的空间位置,全面过滤通过构造以查询特征点为球心的超球体并自适应地计算半径,只对位于超球体内部的查询结果进行排序,从而减少需要排序的查询结果数量,提高查询效率.在此基础上,为了降低过滤查询结果的时间开销,不完全过滤将倒排列表划分为若个子倒排列表并将对应的聚类中心用于过滤查询结果.为了验证所提出方法的有效性,以一种典型检索方法:基于残差量化的检索方法为应用实例,分别将全面过滤和不完全过滤与该检索方法相结合.此外,为了提高特征量化效率,将一种欧式距离下限定理与残差量化相结合并用于过滤特征量化过程中非近邻聚类中心.通过在公开数据集进行实验,实验结果表明在保证具有相同平均查全率的前提下,全面过滤和不完全过滤都能明显减少基于残差量化的检索方法的查询时间,不完全过滤比全面过滤具有更快的检索速度.此外,非近邻聚类中心过滤可以有效提高残差量化的特征量化效率.
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内容分析
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文献信息
篇名 大规模图像特征检索中查询结果的自适应过滤
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 大规模图像特征 查询结果 自适应过滤 超球体 距离下限
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目 大数据
研究方向 页码范围 122-132
页数 11页 分类号 TP311
字数 8802字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1016.2015.00122
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 管涛 华中科技大学计算机科学与技术学院 31 357 11.0 17.0
2 于俊清 华中科技大学计算机科学与技术学院 60 576 14.0 22.0
3 何云峰 华中科技大学计算机科学与技术学院 23 259 9.0 15.0
4 艾列富 华中科技大学计算机科学与技术学院 3 35 3.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
大规模图像特征
查询结果
自适应过滤
超球体
距离下限
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导