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《第十五届全国图象图形学学术会议论文集》2010年
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海量图像集中K近邻求解的高效算法

郑君君  李新光  祝一薇  刘建军  夏胜平  谭立球  
【摘要】:从海量图像数据库中获得给定图像样例最相似的K张图像(K近邻)是图像检索与目标识别等领域中研究的基本问题。这些领域中,基于局部不变特征的方法已成为研究主流。在这类方法中,一副图像被表征为一组具有一定几何约束关系的局部特征的集合,这样一组数据可采用属性图来描述。通过属性图匹配并定义适当的相似性指标,图像K近邻求解问题即转换成了属性图K近邻求解问题。当属性图集较大时,不能采用线性搜索策略来求解。考虑到层次化聚类树作为数据库支持最近邻检索,高效且不必线性扫描整个高维、海量的数据库,但由于每个属性图包含多个高维向量,难以等效成一个高维向量而采用聚类树直接求解,因此,本文采用了一种策略,首先将所有局部特征向量用增量训练的方式构造聚类树作为索引,搜索时用匹配的特征个数作为指标获得K近邻图的候选集,再用迭代Procrustes方法精确求解,从而实现了近似恒常计算量的快速求解。文中用5万余图像数据进行实验测试,结果证实了方法的有效性。

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【参考文献】
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【共引文献】
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【相似文献】
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