大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫中多維特征索引的研究.pdf

1、隨著計算機技術(shù)的研究和發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)庫正在許多領(lǐng)域得到了越來越多的應(yīng)用?；趦?nèi)容的圖像檢索應(yīng)用也成為了近年來的研究熱點之一。目前，基于內(nèi)容的圖像檢索主要著眼于對視覺特征的匹配。由于視覺特征的高維性質(zhì)，高維數(shù)據(jù)的索引機制是在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)庫上實現(xiàn)基于內(nèi)容檢索的關(guān)鍵技術(shù)。面對“維度災(zāi)難”帶來的影響，如何建立快速、高效的高維特征索引，是當(dāng)前面臨的巨大挑戰(zhàn)。本文主要針對多維模型進行了研究，在分析了當(dāng)前流行的多維索引方法之后，提出了一種基于特征驅(qū)

2、動和數(shù)據(jù)驅(qū)動的混合索引模型，并且提出了圖像特征向量匹配的空間約束條件以進一步改善圖像檢索的精確度。
　　傳統(tǒng)的多維索引方法可以分為兩類，基于特征驅(qū)動和基于數(shù)據(jù)驅(qū)動。基于特征驅(qū)動的方法采用選取特征向量，對特征空間進行劃分的索引方法。等問題。而基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法采用數(shù)據(jù)聚類，對特征空間進行分類。當(dāng)前流行的詞匯樹模型，就是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的代表。本文在分析了兩類方法的優(yōu)缺點后，提出了將特征驅(qū)動的方法(K-D森林)引入詞匯樹模型的混合模型