海量多媒体图像信息高效检索算法优化及仿真

发布时间：2017-07-06 23:05

  本文关键词：海量多媒体图像信息高效检索算法优化及仿真

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【摘要】：对海量图片数据信息进行检索的研究,对于增加多媒体图片信息检索率具有重要意义。由于海量多媒体图片信息存在一定的相似特征,使得进行检索时图片信息特征出现混乱的情况。传统的图像检索方法,主要通过图片信息特征进行分类检索,当图片信息混乱时,无法对海量多媒体图片信息特征进行分类,导致检索速度慢、准确率低的问题。提出一种新的海量多媒体图片信息高效检索算法,通过分析图片的SIFT局部特征,获取图片SIFT特征,再利用SIFT特征进行图片匹配对目标图像进行识别,引入BOW算法对匹配后的图片SIFT特征进行索引,建立Bag of words模型、TF-IDF加权和欧式距离来完成图片的相似度计算,完成海量多媒体图片信息的检索。仿真结果表明,采用改进的检索方法有效的提高了检索速度和检索准确率。
【作者单位】： 桂林电子科技大学建筑与交通工程学院;桂林电子科技大学广西高校图像图形智能处理重点实验室;
【关键词】： 多媒体图像 信息 检索
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 1引言随着计算机网络技术的快速发展,通讯网络、压缩数据及大量储存等新技术是人们了解多媒体讯息的关键途径之一。多媒体讯息因为可读的模式储存在各个媒介的上面,组成了强大的讯息海洋[1]。对大量的讯息,包含图形、视频、图像等新领域供应了大量的信息来源[2]。对大量的多媒

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