| 基于PCA-二叉树的大规模图像索引技术研究 |
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| 引用本文： | 周雪梅,潘多.基于PCA-二叉树的大规模图像索引技术研究[J].西南师范大学学报(自然科学版),2019,44(7):57-62. |
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| 作者姓名： | 周雪梅 潘多 |
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| 作者单位： | 四川工商职业技术学院信息工程系 |
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| 基金项目： | 教育部科技发展中心产学研创新基金课题（2018A03007）. |
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| 摘 要： | 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 |
| 收稿时间： | 2018/5/24 0:00:00 |
On Large Scale Image Indexing Technology Based on PCA-Binary Tree |
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| ZHOU Xue-mei,PAN Duo.On Large Scale Image Indexing Technology Based on PCA-Binary Tree[J].Journal of Southwest China Normal University(Natural Science),2019,44(7):57-62. |
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| Authors: | ZHOU Xue-mei PAN Duo |
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| Institution: | Department of Information Engineering, Sichuan Technology and Business College, Dujiangyan Sichuan 611830, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | big data large scale image indexing principal component analysis binary trees scale invariant feature transform |
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