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本文提出了一种新的距离函数来进行近似重复图像的检测。不同于以往距离函数单一的度量标准,我们新提出的曼哈顿相关距离(MR距离)克服了单一使用曼哈顿距离或LRCA距离的缺陷,可以更全面的反映图像之间的真实距离,适用于真实复杂的数据集。另外,针对大规模数据集问题,我们将MR距离同LSH结合起来,使之可以在大规模数据集上工作,从而在近似重复图像检测中表现出更好的性能。实验结果证明,我们新提出的距离函数使搜索准确率明显提升,当查全率为0.8时,查准率提升了5个百分点。 相似文献
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