基于單維映射的高維索引結(jié)構(gòu)研究及其應(yīng)用.pdf

1、多媒體內(nèi)容檢測是多媒體數(shù)據(jù)庫中的一項重要應(yīng)用。內(nèi)容檢測時提取的特征向量往往具有高維特性，傳統(tǒng)的多維索引結(jié)構(gòu)在高維空間中會面臨著“維數(shù)災(zāi)難”問題。本文針對高維空間中的查詢效率問題，提出了一種新的基于單維映射的高維索引方法，能夠加速多媒體數(shù)據(jù)的相似性檢測。
　　 本文首先分析了高維索引技術(shù)的發(fā)展歷程和各類索引結(jié)構(gòu)的特點。面向向量空間中的k 近鄰搜索，提出了一種新的結(jié)合主分量和距離過濾的單維映射方法-pcDistance。首先將高維數(shù)

2、據(jù)點集進行聚類劃分，對每個聚類進行主分量分析，將數(shù)據(jù)點與聚類中心的距離映射為一維數(shù)據(jù)，并采用B+-Tree 索引這些一維數(shù)據(jù)。在k 近鄰搜索中，根據(jù)查詢向量與主分量坐標軸的空間關(guān)系對數(shù)據(jù)點進行過濾，并且采用部分失真搜索算法加速搜索過程。實驗結(jié)果表明，與其他索引方法相比，新方法能夠顯著降低搜索過程中的數(shù)據(jù)訪問數(shù)量，提高k 近鄰搜索性能。本文最后將pcDistance 方法應(yīng)用到雷同視頻片段檢測中，采用pcDistance 索引視頻片段特征