基于PCA-二叉树的大规模图像索引技术研究

发布时间：2023-05-27 18:31

　　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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【文章目录】：
1 本文方法
    1.1 预处理阶段
    1.2 特征提取阶段
    1.3 降维阶段
    1.4 图像存储结构阶段
2 实验结果与实验
3 结 论



本文编号：3824053