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基于PCA-二叉树的大规模图像索引技术研究
被引量:
4
1
作者
周雪梅
潘多
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第7期57-62,共6页
针对大数据数据库中图像索引中维度灾难问题,该文提出一种基于云的大规模图像检索技术,该方法创新性地将主成分分析法和二叉树引入到图像检索技术中,首先采用尺度不变特征变换和加速鲁棒特征描述符作为帧特征,面对大规模维度特征,将主...
针对大数据数据库中图像索引中维度灾难问题,该文提出一种基于云的大规模图像检索技术,该方法创新性地将主成分分析法和二叉树引入到图像检索技术中,首先采用尺度不变特征变换和加速鲁棒特征描述符作为帧特征,面对大规模维度特征,将主成分分析法对帧特征进行降维,并使用二叉树表示降维后的特征,以加速研究阶段并减少存储空间,最终实现图像检索.实验表明:该文方法在降维70%的条件下,搜索精确率/召回率(Precision/Recall,PR)值能够达到传统方法20%降维条件下的PR值,并且在搜索时间上,该文方法与正常搜索相比,搜索速度得到30%~50%的提升.
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关键词
大数据
大规模图像索引
主成分分析
二叉树
尺度不变特征变换
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职称材料
题名
基于PCA-二叉树的大规模图像索引技术研究
被引量:
4
1
作者
周雪梅
潘多
机构
四川工商职业技术学院信息工程系
出处
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第7期57-62,共6页
基金
教育部科技发展中心产学研创新基金课题(2018A03007)
文摘
针对大数据数据库中图像索引中维度灾难问题,该文提出一种基于云的大规模图像检索技术,该方法创新性地将主成分分析法和二叉树引入到图像检索技术中,首先采用尺度不变特征变换和加速鲁棒特征描述符作为帧特征,面对大规模维度特征,将主成分分析法对帧特征进行降维,并使用二叉树表示降维后的特征,以加速研究阶段并减少存储空间,最终实现图像检索.实验表明:该文方法在降维70%的条件下,搜索精确率/召回率(Precision/Recall,PR)值能够达到传统方法20%降维条件下的PR值,并且在搜索时间上,该文方法与正常搜索相比,搜索速度得到30%~50%的提升.
关键词
大数据
大规模图像索引
主成分分析
二叉树
尺度不变特征变换
Keywords
big data
large scale image indexing
principal component analysis
binary trees
scale invariant feature transform
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PCA-二叉树的大规模图像索引技术研究
周雪梅
潘多
《西南师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019
4
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参考文献
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