近幾年,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展,多媒體數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式的增長。面對海量的多媒體數(shù)據(jù),如果我們不能對其進(jìn)行檢索,則無法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行利用。與此同時,在一些場景中,傳統(tǒng)的基于文本的信息檢索技術(shù)無法很好地滿足人們的檢索需求,如檢索相似的圖片,檢索聲音片段的完整歌曲等。原因在于基于文本的信息檢索技術(shù)存在文本表達(dá)能力不足、人力成本大等缺點(diǎn)。因此,類似圖片、聲音等比文字更為直觀的信息檢索變得越來越重要。本文的主要工作是設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個基于改進(jìn)的多索引哈希(Multi-Index Hashing)的大規(guī)模相似圖片檢索系統(tǒng)。系統(tǒng)的核心算法是多索引哈希算法,我們會將該算法應(yīng)用到圖片特征向量的k近鄰搜索中。在實(shí)際的應(yīng)用中,我們發(fā)現(xiàn)多索引哈希算法會在一些特定的情況下出現(xiàn)明顯的性能損失。為了解決這個問題,我們對多索引哈希算法進(jìn)行了改進(jìn)。在建立哈希表索引之前,我們會對多索引哈希算法的默認(rèn)哈希策略進(jìn)行優(yōu)化,即重排圖片特征的二進(jìn)制碼數(shù)據(jù)的0-1值。通過對多索引哈希算法進(jìn)行改進(jìn),我們能夠在一定程度上解決上述所提到的性能損失問題。由于對多索引哈希算法進(jìn)行并行化實(shí)現(xiàn)并不容易,為了能夠使用現(xiàn)代CPU的多核計(jì)算能力,提高系統(tǒng)的吞吐量,我們采用多線程處理查詢請求,單個線程串行執(zhí)行多索引哈希算法進(jìn)行查詢的方案。為了能夠?qū)崿F(xiàn)這個方案,我們專門設(shè)計(jì)了一個無鎖隊(duì)列來減少數(shù)據(jù)同步所帶來的額外開銷,通過實(shí)驗(yàn),我們可以發(fā)現(xiàn)比起傳統(tǒng)的互斥鎖隊(duì)列,我們所采用的無鎖隊(duì)列有著明顯的性能優(yōu)勢。在論文的最后,我們會對我們的系統(tǒng)進(jìn)行簡單的功能展示。雖然目前系統(tǒng)還只是處于demo的階段,但是我們依然可以發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的檢索效果是讓人滿意的,檢索速度可以滿足項(xiàng)目的需求。
【學(xué)位單位】：中山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TP391.41
【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 背景和意義
    1.2 圖像檢索在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀
    1.3 本文的工作
    1.4 論文結(jié)構(gòu)簡介
第二章 相關(guān)工作和技術(shù)
    2.1 圖片的相似性度量
    2.2 近鄰搜索
    2.3 相似衣服圖像檢索系統(tǒng)的相關(guān)技術(shù)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于哈希的k近鄰搜索
    3.1 線性搜索算法
    3.2 多索引哈希算法（Multi-Index Hashing）
    3.3 MIH算法的實(shí)現(xiàn)技巧
    3.4 改進(jìn)的MIH方法
    3.5 本章小結(jié)
第四章 相似衣服圖像檢索的后臺系統(tǒng)
    4.1 項(xiàng)目需求
    4.2 系統(tǒng)架構(gòu)
    4.3 基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖片特征計(jì)算模塊
    4.4 基于無鎖隊(duì)列的多線程相似圖片搜索模塊
    4.5 基于MongoDB數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)持久化模塊
    4.6 系統(tǒng)設(shè)計(jì)分析
    4.7 本章小結(jié)
第五章 哈希搜索的實(shí)驗(yàn)比較與分析
    5.1 平臺信息
    5.2 數(shù)據(jù)集描述
    5.3 實(shí)驗(yàn)的準(zhǔn)備工作
    5.4 MIH算法的實(shí)驗(yàn)效果
    5.5 相似衣服搜索模塊的性能評價(jià)
    5.6 相似衣服圖像檢索系統(tǒng)的功能展示
    5.7 相似衣服圖像檢索系統(tǒng)的性能評價(jià)
    5.8 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2891352