基于圖像特征的最近鄰搜索算法研究.pdf

1、伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)容從文字逐漸向著圖片視頻等多媒體形式方向發(fā)展，特別是近年來(lái)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及使圖片應(yīng)用的限制逐漸減弱，有關(guān)圖像的應(yīng)用變得火熱起來(lái)。在諸多圖像應(yīng)用中，圖像檢索作為基礎(chǔ)，在實(shí)際應(yīng)用中扮演著重要角色。尤其在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)圖片數(shù)量呈指數(shù)增長(zhǎng)的情況下，快速檢索到所需圖像很有意義、也很有挑戰(zhàn)性。針對(duì)這一挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的圖像最近鄰檢索算法無(wú)法同時(shí)滿(mǎn)足快速性和高精度的要求。為此，本文結(jié)合分段量化思想，加入文本檢索中的倒排索引算法

2、，提出了一種改進(jìn)的最近鄰檢索算法，實(shí)現(xiàn)高精度、快速圖像檢索，為圖像檢索問(wèn)題提供了新的解決方案，具體描述如下:
　　本文將倒排索引策略與量化思想結(jié)合，充分利用倒排索引結(jié)構(gòu)對(duì)數(shù)據(jù)的分類(lèi)特性，提高了圖像檢索的速度。在量化方面，從分段量化方法入手，通過(guò)分析向量量化過(guò)程中產(chǎn)生的誤差、待檢索向量以及量化后向量三者之間的關(guān)系，給出了一種真實(shí)距離的估計(jì)方法，在其基礎(chǔ)上提出一種閾值限制策略，以達(dá)到進(jìn)一步減少遍歷量、提高檢索速度的目的。具體來(lái)講，本文

3、算法首先根據(jù)三角不等式進(jìn)行真實(shí)距離最大值閾值計(jì)算，通過(guò)迭代使閾值下降、直到比較接近真實(shí)距離。接著應(yīng)用該閾值來(lái)進(jìn)行遍歷范圍限制，即對(duì)于倒排索引結(jié)構(gòu)來(lái)說(shuō)，不再遍歷固定數(shù)量的掛載點(diǎn)，而是先計(jì)算每個(gè)掛載點(diǎn)與待檢索向量的距離，當(dāng)閾值與掛載點(diǎn)的距離比較大時(shí)，認(rèn)為此掛載點(diǎn)與待檢索向量的距離較遠(yuǎn)而終止遍歷;此種方式與之前的遍歷方式相比，能更好的適應(yīng)數(shù)據(jù)集的變化從而很大程度上減少了遍歷量、提高了檢索速度，同時(shí)保持了較高的的檢索準(zhǔn)確率。
　　本文提出

4、的改進(jìn)最近鄰檢索算法被應(yīng)用來(lái)解決大規(guī)模數(shù)據(jù)集下的相似圖像檢索問(wèn)題。在相似圖像檢索問(wèn)題中，對(duì)圖像表達(dá)和相似圖像檢索過(guò)程進(jìn)行了優(yōu)化:首先，針對(duì)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像表達(dá)問(wèn)題，在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上加入了微調(diào)操作;在特征提取階段，利用微調(diào)后的網(wǎng)絡(luò)提取特征來(lái)作為圖像特征，從而保證在圖像表達(dá)效果上優(yōu)于傳統(tǒng)的圖像特征。在相似圖像檢索系統(tǒng)流程上，根據(jù)檢索結(jié)果加入多特征重排序策略，即對(duì)于初次檢索結(jié)果再利用顏色特征進(jìn)行重排序，此策略解決了一次檢索所出現(xiàn)的顏色差異