大規(guī)模的近似圖像檢測系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、近似圖像檢索是多媒體信息處理領域一個重要的問題，對于圖像進行快速準確的描述，并進行匹配檢索是這項技術中的重點和難點。由于學術界的持續(xù)關注，關于近似圖像檢索的相關研究取得了豐碩的成果。特別是近幾年來，基于小規(guī)模數(shù)據(jù)集的近似圖像檢測的問題基本已經(jīng)解決。但是，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的飛速發(fā)展，基于大規(guī)模的近似圖像檢測問題浮現(xiàn)出來。如何在海量的數(shù)據(jù)中高效的檢索出近似的圖像仍然存在著比較大的挑戰(zhàn)。本文采用基于SIFT的局部特征描述圖像，提出一種高效的檢索

2、算法用于解決大規(guī)模近似圖像檢測中出現(xiàn)的問題。本文的主要內容如下:
　　1.系統(tǒng)的分析了SIFT特征的特點，提出了一種基于最大熵的特征過濾算法，用于提高SIFT特征所包含的信息量，較傳統(tǒng)方法減少了存儲空間，提升了檢索效率。
　　2.采用基于笛卡爾積的量子化方法對特征向量進行量子化計算，減小了檢索空間，提升了檢索速度。并且該算法在檢索結果的精度表現(xiàn)上超過傳統(tǒng)的檢索算法。
　　3.采用基于圖割模型的查詢擴展技術，在提升系統(tǒng)召