基于多重倒排文件的快速相似性检索

提出一种新的高维空间中点数据的索引方法（即MIF）,其基本原理是利用多维倒排文件。和传统索引方法相比,新方法有许多优点,例如它能以较低的复杂度建立索引结构、支持非常高的维数、极低的I／O代价等。实验结果表明,该方法优于传统的索引方法。     

基于格矢量量化和倒排文件的快速图像检索方法

本文提出一种新的快速图像检索方法,它用格矢量量化器对特征矢量进行量化和描述,用倒排文件和Hash表存储和索引量化后的特征矢量,利用代数格良好的几何和代数性质实现快速检索.最后,本文分析了新方法的检索性能,并给出实验结果.     

LIFT:一种用于高维数据的索引结构

本文提出一种新的高维空间中点数据的索引方法,其基本原理是用格矢量量化(Lattice vector quantization)均匀划分数据空间、用倒排文件(Inverted File)存储格点、用Trie树实现倒排文件的组织和存储、用Trie并行搜索算法实现倒排文件的快速访问.和传统索引方法相比,新方法具有许多优点,例如它能以较低的复杂度建立索引结构、支持非常高维的数据索引、充分利用高维空间中点分布的稀疏性等.实验结果表明,在较高维数时,LIFT性能优于传统索引方法.     

一种新的颜色相似度定义及其计算方法

传统的基于直方图的颜色相似度计算方法的优点是与图像旋转、平移和尺寸变化无关,但是其缺陷也非常明显,例如两幅看起来颜色非常相似的图像,如果它们的颜色直方图交集为熔或者直方图之间距离很大,那么相似主为零或者很小,这显然不符合人人的感知。为克服此缺陷,作者首先提出了两幅彩色图像之间颜色相似度计算公式,然后给出基于颜色直方图的新的相似度计算公式,它既保留了用直方图计算相似度的优点,同时克服了其缺陷。实验结     

基于内容的图像检索中相关反馈算法综述

1 引言从70年代开始,人们就进行图像检索技术的研究,那时候主要工作是对图像进行人工标注,然后应用文本检索技术实现对标注图像的检索。然而图像内容是复杂多样的,不同人对图像的理解不完全一致,一般难用准确的词汇描述图像内容;另外,对大量图像做标注也是一项费时费力的工作,这些因素导致基于文本标注的图像检索方法在实际应用中很难达到预期效果。进入90年代,全球网络通讯技术和光盘等大容量信息存储技术迅速发展,图像、视频和语音等多媒体信息的数据量急剧增加,如何从这些海量的多媒体信息中寻找感兴趣的内容已成为目前急需解决的、有挑战性的难题。近几年来,研究人员企图用基于内容的信息检索技术解决这个难题。基本路线是自动或半自动提取多媒体对象的底层特征,对图像而言可以提取颜色直方图、主色调、形状、纹理等特征,然后基于这些特征定义图像之间的相似度,从而实现基于内容或特征的检索。     

基于HyTime的超媒体文档系统的一种实现方法

超媒体文档由一系列结构化的信息组成,这些信息包含不同类型的媒体,传统的文档系统描述这些信息比较困难,ＨｙＴｉｍｅ标准作为ＳＧＭＬ的一个应用不仅能够描述超媒体文档的结构,耐用能描述不同媒体之间的同步关系,ＨｙＴｉｍｅ的主要缺点是非常复杂,不容易用软件实现全部模块的功能,文中提出了一种采用３层模型来实现符合ＨｙＴｉｍｅ标准的超媒体文档系统的方法,并用此模型实现了一个超媒体文档浏览系统。     

用代数格实现点数据索引

提出用代数格实现多维点数据索引的一般方法,在该方法中,首先用格矢量量化器对点数据进行量化,然后用倒排文件和散列表存储和索引量化后的点数据,以便利用格良好的代数和几何性质实现快速检索,最后给出了基于Ｅ８格的八维点数据索引性能的计算机模拟结果。     

多维数据索引结构回顾

一、引言最初,多维数据库主要用于计算机图形学、地理信息系统等。现在,多维数据库的应用扩展到医学图像处理、计算机视觉和多媒体数据库等领域。尤其是在多媒体数据库中,对多媒体对象的描述更加复杂,例如:对图像来说,常用颜色直方图、主色调、Tamura纹理等特征描述图像;对文本来说,常用矢量空间模型来描述文档;对视频来说,常用颜色、纹理、形状和运动等特征来描述视频镜头。但是,不管采用哪一种描述方法,都需要用多维空间中的点、线段或区域等来表示这些多媒体对象。很多实际应用需要从多维数据库中快速查找到特定数据,例如:在图像数据库中查找与给定图像最相似的图像;在地理信息系统中需要查找离某个城市最近的河流。为了支持这些快速查找操作,必须借助高效索引结构。由于传统数据索     

一种用于电视新闻节目的播音员镜头检测算法

提出一种播音员镜头自动检测算法.利用播音员镜头频繁出现的统计规律,基于自动聚类方法找出候选播音员镜头,然后根据播音员镜头出现的时空特征,用神经网络分类器对候选播音员镜头进行确认,从而实现对播音员镜头的检测.该算法是自动分析电视新闻节目内容的重要手段之一,对建立视频数据库索引是必不可少的.实验结果表明,该方法具有准确、快速的特点,可有效地应用于视频检索系统.