通用图像检索系统和高维索引技术的研究

基于内容的图像检索论文 基于区位码的索引方法论文 基于距离的索引方法论文
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基于内容的图像检索技术已得到了广泛的应用,但目前出现的基于内容的图像检索系统,多数只适用于某特定的应用领域,缺乏通用且具有实用性的图像检索系统。因此,在国产达梦数据库管理系统现有的技术基础上,设计和开发通用的基于内容的图像检索系统——达梦图像检索系统(Da Meng Image Retrival System, DMIR)具有重要意义。在DMIR系统的图像检索模块中,针对系统图像库中的高维向量空间,分析了适合高维空间索引的两种方法——BID索引方法和iDistance索引方法,然后结合常用的k-近邻查询的技术特点,设计了一种新的基于区位码和基于距离的有效高维空间数据索引方法——BDPlus索引(Bit and Distance based Indexing Plus Method BDPlus)。该方法根据高维空间向量分布特点,合理分区使得大量分布在空间表面的点尽可能地划分到不同的分区中,提高检索剪枝效率。引入区位码概念和转换函数,将高维向量近似表示并转换为一维数值形式,组织成B+树索引。KNN检索时,通过构造查询范围并通过计算查询范围和分区的交集来取得候选集。采用比特权值来衡量分区与查询点的差异,按照分区差异从小到大的顺序对分区进行搜索,从而使得查询范围与分区的交集迅速缩小,达到较好的过滤效果。实验表明,BDPlus索引方法具有良好的检索时间性能和检索精度,总体的检索性能受数据集分布的影响较小。通过动态地加载特征提取,特征匹配和高维索引算法,DMIR系统具有通用性,能够适应各应用领域的图像检索要求。DMIR系统的设计和开发,为国产达梦数据库管理系统多媒体数据管理技术的研发打下了基础。
摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
1 绪论第7-16页
    1.1 课题背景第7-8页
    1.2 国内外研究概况第8-15页
    1.3 课题主要研究工作第15-16页
2 基于内容的通用图像检索系统的开发第16-36页
    2.1 引言第16-17页
    2.2 系统的需求分析第17-22页
    2.3 系统的详细设计第22-30页
    2.4 系统具体实现第30-34页
    2.5 本章小结第34-36页
3 基于区位码和距离的高维索引技术第36-55页
    3.1 高维空间数据分布特性分析第36-39页
    3.2 相似搜索方法第39-40页
    3.3 基于区位码和距离的索引方法第40-44页
    3.4 BDPlus 索引方法第44-53页
    3.5 BDPlus 方法总结和分析第53-54页
    3.6 本章小结第54-55页
4 实验结果和分析第55-61页
    4.1 实验设计第55-56页
    4.2 实验结果和分析第56-60页
    4.3 本章小结第60-61页
5 总结和展望第61-64页
    5.1 全文总结第61-62页
    5.2 未来展望第62-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-68页
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