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文檔簡介
1、本文將基于內(nèi)容的圖像檢索理論與分布式計算技術(shù)相結(jié)合，討論百萬數(shù)量級的相似圖像搜索引擎的構(gòu)建。
首先，本文研究基于內(nèi)容的圖像檢索領(lǐng)域中相似圖像檢索的具體問題，并將相似圖像定義為兩類：整體相似圖像，例如構(gòu)圖結(jié)構(gòu)相似，或同一內(nèi)容不同大小、不同質(zhì)量的圖像；局部相似圖像，例如出現(xiàn)了相同物體、相同場景或相同人物的一組圖像。針對兩種不同類型的相似圖像，分別采用圖像全局特征——Haar小波分解特征和圖像局部特征——SIFT特征來進(jìn)行處理。
2、
其次，本文的目標(biāo)是構(gòu)建百萬數(shù)量級以上的大規(guī)模圖像搜索引擎，系統(tǒng)中存儲與待匹配的圖像特征超過10億。針對海量高維圖像特征向量的匹配效率問題，本文研究了各種不同類型算法的優(yōu)劣，并選擇局部敏感哈希(Locality SensitiveHashing，LSH)算法作為索引和匹配圖像特征的方法，討論了與本問題相適應(yīng)的局部敏感哈希算法的參數(shù)選擇以及系統(tǒng)實現(xiàn)策略。
另一方面，針對系統(tǒng)中海量的圖像與圖像特征數(shù)據(jù)的存儲與計算
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