基于Hadamard变换的高维图像检索方法

摘要：

传统索引方法对高维数据进行近邻搜索时会面临维数灾难问题,向量近似方法是一种有效的高维检索方法.提出一种Hadamard变换域上的向量近似方法,在变换域能量最大的分量上建立顺序索引,然后建立近似向量文件.同时提出低维过滤算法,可以在近邻搜索过程中高效排除不匹配近似向量,减少I/O访问时间,提高查询效率.在大型高维图像特征库上的实验表明,该方法性能优于小波变换域的向量近似方法.

关键词：图像数据库、维数灾难、k-近邻搜索、向量近似、Hadamard变换

所属期刊栏目：33

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

资助基金：国防科技电子预研基金413160501

在线出版日期：2006-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：212-214