基于特征聚类的轻量级图像搜索系统

• 作者: 王晓飞 周超 刘利刚
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 图像检索 相似搜索 聚类 图像特征提取 近似最近邻匹配
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机图形学&多媒体
• 页码范围: 148-152
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.191200104

摘要

在图像搜索的场景中,由于搜索请求的随机性,为了提高搜索速度,搜索算法运行时需要把整个数据集预先载入到运行内存.由于运行内存价格远高于同容量的硬盘价格,降低运行内存自然可以大大降低图像搜索服务的成本,但如果直接对数据进行压缩,往往会极大地损失搜索精度.在这种情况下,文中提出了一种基于图像内容特征的分块式图像搜索框架.先利用神经网络的方法来预先提取图片特征,在不对特征进行量化压缩的前提下,采用一种启发式的聚类方法对数据进行分块,同时保证每个数据块的数据之间有一定的相似性.对于每个数据块,采用基于图结构的HNSW算法来构建索引子图以加速图片查询.在该框架下,通过控制查询时访问的数据块的个数,可以在保证精度的前提下大大减少算法所需要的运行内存容量.