【摘 要】
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为了解决高维图像特征的高效匹配问题,提出一种新的基于多次随机子向量量化哈希(MRSVQH)的索引算法.该算法根据随机选择的若干子向量的L2范数对特征向量进行量化,并根据量化
【基金项目】
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国家自然科学基金(60873085);国家“八六三”高技术研究发展计划(2007AA01Z314);“新世纪优秀人才”计划(NCET-06-0882)
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为了解决高维图像特征的高效匹配问题,提出一种新的基于多次随机子向量量化哈希(MRSVQH)的索引算法.该算法根据随机选择的若干子向量的L2范数对特征向量进行量化,并根据量化值对特征向量进行散列,构建出哈希索引结构;为了提高搜索精度,类似的哈希索引结构被多次构建.搜索时仅考察与查询向量有相同哈希值的特征向量集合,缩减了搜索范围.实验数据表明,与经典的BBF和LSH算法相比,MRSVQH算法在图像特征的最近邻搜索精度和搜索速度方面都有较大的性能提升,在图像匹配和图像检索的应用中具有优势.
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