基于聚类的图像拷贝检测技术仿真研究

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在研究进行图像拷贝检测检索技术时,传统的图像拷贝检测检索使用的是顺序检索。针对目前大容量、高维度的图像数据集,传统检索方法效率低,无法有效发现非法拷贝,阻止盗版行为。为提高检索效率,对图像数据库进行必要的预处理并建立高效索引,首先利用k-d树构建图像多维特征的索引结构,对其进行改进,使之适应于维度较高的情况,再结合聚类处理思想,对k-m eans聚类方法进行改进,实现对高维特征向量做聚类预处理,最后再基于聚类中心做k-d树的索引结构。实验结果表明,上述方法在满足大规模图像拷贝检测的效率的同时,其查全
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