【摘 要】
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随着大数据时代的到来,图像尤其是动物图像已经成为网络数据的重要组成部分。从已有的海量数据中有效地检索出动物图像,对于发现动物和保护动物具有重要的意义。由于科学技术的发展,现如今的图像检索普遍是基于内容的,近些年更是将深度神经网络与图像检索结合以获得更准确的检索结果。但是基于深度学习的方式获取的图像特征往往维度很高,而利用这种高维度的图像特征进行检索,在实际应用中往往会带来难以接受的时延问题。基于上
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随着大数据时代的到来,图像尤其是动物图像已经成为网络数据的重要组成部分。从已有的海量数据中有效地检索出动物图像,对于发现动物和保护动物具有重要的意义。由于科学技术的发展,现如今的图像检索普遍是基于内容的,近些年更是将深度神经网络与图像检索结合以获得更准确的检索结果。但是基于深度学习的方式获取的图像特征往往维度很高,而利用这种高维度的图像特征进行检索,在实际应用中往往会带来难以接受的时延问题。基于上述的问题和背景,本文对图像的相似度检索算法做了相关研究。论文完成了以下工作:（1）提出了基于NSSG近邻图结构的改进算法KI-NSSG。本文针对NSSG随机选择起始导航点的问题,提出了算法改进,通过K-means预先划分多个聚类,之后再由这些聚类的中心确定新的导航点集。这种方式会使得导航点在近邻图上的分布更加均匀。算法在检索阶段先用目标点与这些导航点对比,将最近的一个作为起始点再进行检索。上述改进降低了算法时延,提高了算法的可用性。（2）将其他基于近邻图结构的算法HNSW、NSG、NSSG与KI-NSSG进行性能对比实验。实验在四个不同维度的公共数据集:SIFT1M、GIST1M、Crawl、GLo Ve-100上进行,测试了上述算法的查准率、每秒查询数量等指标,并分析了相关算法的表现。实验结果表明了KI-NSSG的可用性。（3）探索KI-NSSG的导航点数量对查询效率的影响并进行实验。将导航点的数量设置为不同的k值,并在上述数据集中进行实验对比,引入NSSG的结果作为参考。实验结果表明,在一定的取值范围内,KI-NSSG算法的检索性能也会随着k值的增大而提高。（4）针对动物图像的检索问题,设计并实现了一个检索系统。系统引入了基于KI-NSSG的图像检索方法。整体采用B/S架构,使用Mysql数据库和文件磁盘存储图像数据,通过静态文件保存图索引,通过Flask+Sqlalchemy框架开发系统后端,前端使用Vue和Element＿ui框架开发,并从索引构建、图像检索等功能模块介绍了系统的实现过程和效果。
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