【摘 要】
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为了提高海量图像数据库的图像检索效率,提出了一种基于改进视觉描述符的海量数据图像检索算法。首先,设计了图像的视觉特征提取算法与图像兴趣点的提取算法,通过高斯分布的
【机 构】
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常州机电职业技术学院信息工程学院,北京理工大学计算机学院,新疆财经大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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2016年度江苏省教育厅高校基金资助项目(2016SJB880614);福建省科技厅2018年引导性项目(2018H0028);新疆教育厅高校科研计划项目(XJEDU2016I036)
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为了提高海量图像数据库的图像检索效率,提出了一种基于改进视觉描述符的海量数据图像检索算法。首先,设计了图像的视觉特征提取算法与图像兴趣点的提取算法,通过高斯分布的差分方法(DOG)搜索尺度空间的兴趣点,通过尺度不变特征描述符提取兴趣点的视觉特征;然后,对二叉搜索树进行修改,将图像中每一对兴趣点的图像ID作为键值(key),2个兴趣点的相似性作为二叉树的值(value),通过二叉搜索树提高搜索的效率;最终,设计了基于key-value的索引方案将图像小文件组织成一个大文件,利用云计算的MapReduce并行
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