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为解决传统索引方法对高维数据索引时存在的维数灾难问题,提出一种多分辨率向量近似方法.该方法通过小波变换得到一种多分辨率数据结构,在低分辨率上建立低维空间内的距离计算方式.进行近邻搜索时,从低分辨率开始计算候选向量与查询向量之间的距离下限,通过与当前的近邻距离相比较,可以在低分辨率上过滤掉大多数候选向量,避免在高维空间内对其进行距离运算,从而降低运算复杂度.在大型高维图像数据库上的实验表明,该方法可以显著提高向量近似方法的查询效率.