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矢量近似索引描述方法在图像检索中的应用研究

作　者: 尹鸿峰
导　师: 许宏丽
学　校: 北京交通大学
专　业: 计算机应用
关键词: 基于内容的图像检索维度灾难 K-NN 环形类空间编码
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 75次
引　用: 2次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着数字化、信息化时代的到来,多媒体信息大量涌现,图像数据也随之飞速增长,在气象、医疗、交通和军事等众多领域被大量地应用。与此同时如何对大量的图像数据进行快速、有效地检索,得到用户所需要的数据,已经成为计算机研究领域中急待解决的重要课题之一。在传统的基于内容的图像检索系统中,由于图像视觉特征(颜色或纹理等)高维属性的特点,以前对于一维数据所提出的索引结构不能够适应高维数据的检索要求,所以人们提出了许多的高维索引算法,如KDB-tree、R-tree及其家族系列等。但人们在应用过程中发现,以上这些树形结构的检索性能随着数据维度的增高而急剧下降,特别是当数据的维度超过10维时,往往这些算法的效率甚至不如直接使用高维数据的顺序检索方法,这种现象也就是我们所说的维度灾难(Dimension Curse)。为了解决这个问题,人们又提出许多相应的算法,如VA-File、NB-tree、金字塔算法等。但这些算法也都存在着自身的一些缺陷,如VA-File算法采用了向量近似的方法,通过近似向量来构建索引,实现对高维数据的过滤,是能够有效解决维度灾难问题的算法之一,但由于该算法所提出的前提是针对数据独立分布的情况之下,没有考虑现实数据的相关性(这也是金字塔算法中存在的主要问题),另外采用向量近似的方法,数据维度没有精减,使实际的数据计算量没有得到较大的降低,因而也影响了索引的效率。同样在NB-tree中虽然实现了有效降维,但由于没有考虑数据的空间分布,因此其索引结点中的冗余节点较多,进而影响其索引效率。在本文中针对图像数据的高维特性,在对基于内容的图像检索技术所提出的各种不同的索引算法进行深入研究的基础上,吸取许多优秀算法的优点并进行了综合和改进,提出了一种较为快捷的检索方法——靶标式图像检索算法。按照数据的分布或按数据空间进行分割是进行图像检索的两种很重要的方法,两者各有其优缺点。在本文中综合这两种方法的优点,提出了一种新型的图像索引算法,通过对数据空间进行划分,并对划分后的子空间赋予不同的代码值,以此构建图像的索引结构。并在此理论基础之上,设计了一个基于内容的图像检索实验平台,通过对实验数据结果的比较,证明了作者提出的索引结构在基于内容的图像检索中的高效和实用性。

全文目录

致谢  5-6
中文摘要  6-7
ABSTRACT  7-8
序  8-11
1 引言  11-16
  1.1 相关理论的研究现状及背景  11-13
  1.2 本文的主要研究工作  13-14
  1.3 论文的组织结构  14-16
2 基于内容的图像检索概述  16-30
  2.1 图像检索技术的发展及其检索方法  16-18
    2.1.1 基于文本的图像检索方法  16-17
    2.1.2 基于内容的图像检索方法  17-18
  2.2 关于图像内容的相关综述  18-26
    2.2.1 图像的基本特征  18-23
    2.2.2 关于图像的其它特征  23-25
    2.2.3 图像内容数据的突出特点  25-26
  2.3 基于内容的图像检索系统的结构组成  26
  2.4 基于内容图像检索的关键技术  26-28
  2.5 图像检索算法效率的评价  28-30
3 高维特征数据的索引技术  30-48
  3.1 降维技术  30-32
  3.2 多维索引技术  32-48
    3.2.1 基于数据分布进行空间划分的索引算法  33-43
    3.2.2 基于数据空间分割的图像检索方法  43-45
    3.2.3 其它检索方法  45-48
4 本文图像检索算法的设计与实现  48-62
  4.1 TTIR检索方法的设计原理及基本思想  48-49
  4.2 TTIR检索方法的实现  49-61
    4.2.1 预处理——生成算法的索引结构  49-56
    4.2.2 图像数据的检索  56-61
  4.3 算法复杂性分析  61-62
5 实验系统的构建与分析验证  62-71
  5.1 实验系统架构及各模块功能分析  62-63
    5.1.1 图像检索系统架构组成  62-63
    5.1.2 各模块功能介绍  63
  5.2 实验过程及实验结果分析  63-71
    5.2.1 实验过程  63-65
    5.2.2 实验结果分析  65-71
6 结论  71-72
  6.1 论文总结  71
  6.2 前景展望  71-72
    6.2.1 与基于文本的图像检索技术相结合  71
    6.2.2 本算法有待完善之处  71-72
参考文献  72-75
学位论文数据集  75

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