本文關(guān)鍵詞：基于圖像特征的最近鄰搜算法研究　出處：《中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 最近鄰檢索 相似圖像檢索 分段量化 閾值估計(jì) 倒排索引結(jié)構(gòu) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

【摘要】：伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容從文字逐漸向著圖片視頻等多媒體形式方向發(fā)展,特別是近年來移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及使圖片應(yīng)用的限制逐漸減弱,有關(guān)圖像的應(yīng)用變得火熱起來。在諸多圖像應(yīng)用中,圖像檢索作為基礎(chǔ),在實(shí)際應(yīng)用中扮演著重要角色。尤其在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)圖片數(shù)量呈指數(shù)增長的情況下,快速檢索到所需圖像很有意義、也很有挑戰(zhàn)性。針對(duì)這一挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的圖像最近鄰檢索算法無法同時(shí)滿足快速性和高精度的要求。為此,本文結(jié)合分段量化思想,加入文本檢索中的倒排索引算法,提出了一種改進(jìn)的最近鄰檢索算法,實(shí)現(xiàn)高精度、快速圖像檢索,為圖像檢索問題提供了新的解決方案,具體描述如下:本文將倒排索引策略與量化思想結(jié)合,充分利用倒排索引結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)的分類特性,提高了圖像檢索的速度。在量化方面,從分段量化方法入手,通過分析向量量化過程中產(chǎn)生的誤差、待檢索向量以及量化后向量三者之間的關(guān)系,給出了一種真實(shí)距離的估計(jì)方法,在其基礎(chǔ)上提出一種閾值限制策略,以達(dá)到進(jìn)一步減少遍歷量、提高檢索速度的目的。具體來講,本文算法首先根據(jù)三角不等式進(jìn)行真實(shí)距離最大值閾值計(jì)算,通過迭代使閾值下降、直到比較接近真實(shí)距離。接著應(yīng)用該閾值來進(jìn)行遍歷范圍限制,即對(duì)于倒排索引結(jié)構(gòu)來說,不再遍歷固定數(shù)量的掛載點(diǎn),而是先計(jì)算每個(gè)掛載點(diǎn)與待檢索向量的距離,當(dāng)閾值與掛載點(diǎn)的距離比較大時(shí),認(rèn)為此掛載點(diǎn)與待檢索向量的距離較遠(yuǎn)而終止遍歷;此種方式與之前的遍歷方式相比,能更好的適應(yīng)數(shù)據(jù)集的變化從而很大程度上減少了遍歷量、提高了檢索速度,同時(shí)保持了較高的的檢索準(zhǔn)確率。本文提出的改進(jìn)最近鄰檢索算法被應(yīng)用來解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集下的相似圖像檢索問題。在相似圖像檢索問題中,對(duì)圖像表達(dá)和相似圖像檢索過程進(jìn)行了優(yōu)化:首先,針對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像表達(dá)問題,在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入了微調(diào)操作;在特征提取階段,利用微調(diào)后的網(wǎng)絡(luò)提取特征來作為圖像特征,從而保證在圖像表達(dá)效果上優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像特征。在相似圖像檢索系統(tǒng)流程上,根據(jù)檢索結(jié)果加入多特征重排序策略,即對(duì)于初次檢索結(jié)果再利用顏色特征進(jìn)行重排序,此策略解決了一次檢索所出現(xiàn)的顏色差異較大的缺陷,進(jìn)一步提升了檢索效果。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

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2 原s，

本文編號(hào)：1321892