基于內(nèi)容的圖像搜索中索引及優(yōu)化技術(shù)研究.pdf

1、基于內(nèi)容的圖像搜索是目前信息檢索領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，屬于多學(xué)科交叉，涉及到計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、圖像處理、數(shù)據(jù)挖掘、模式識(shí)別等多種技術(shù)。因?yàn)閳D像特征維數(shù)高且無(wú)序，所以基于內(nèi)容的圖像搜索需要良好的索引技術(shù)，既要保證有較高的查準(zhǔn)率，又能在大數(shù)據(jù)量下保持較快的響應(yīng)速度；而查詢(xún)優(yōu)化技術(shù)主要通過(guò)學(xué)習(xí)用戶(hù)的查詢(xún)行為，調(diào)整查詢(xún)結(jié)果的準(zhǔn)確性，提升熱點(diǎn)查詢(xún)的響應(yīng)速度。
　　 在聚類(lèi)索引技術(shù)方面，分析了傳統(tǒng)K均值聚類(lèi)算法對(duì)聚類(lèi)中心的依賴(lài)性。另外，針對(duì)EMD圖像

2、相似性計(jì)算算法，提出了一種動(dòng)態(tài)自適應(yīng)聚類(lèi)索引算法，通過(guò)計(jì)算EMD距離決定索引結(jié)構(gòu)，使之不再依賴(lài)聚類(lèi)中心點(diǎn)和聚類(lèi)個(gè)數(shù)以及聚類(lèi)層數(shù)，在保證較高查準(zhǔn)率和查全率的前提下，將算法的平均匹配次數(shù)由n降低到k+n/k。
　　 對(duì)于搜索引擎的優(yōu)化方面，在吸取傳統(tǒng)搜索引擎優(yōu)化技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了基于用戶(hù)的搜索引擎優(yōu)化技術(shù)。通過(guò)基于內(nèi)存的結(jié)果緩存技術(shù)，用戶(hù)可以在較短的響應(yīng)時(shí)間內(nèi)獲取服務(wù)器端熱點(diǎn)圖像的查詢(xún)結(jié)果；而依靠記錄用戶(hù)日志并進(jìn)行學(xué)習(xí)，用戶(hù)能對(duì)結(jié)