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基于内容的图像检索技术(Content-Based ImageRetrieval,CBIR)突破传统基于文本的图像检索(Text-based Image Retrieval,TBIR)所造成的工作量大量性和主观注释信息不稳定性的瓶颈,大大提高图像资源的利用率,为使用者提供全新的体验。近似图像(Near Duplicate Images)被定义为对于同一物体或场景,在不同的拍摄情况(遮挡,位移,光线变化,背景,色差)下获取的图像,是CBIR重要检索对象之一。基于传统的min-Hash和sim-min-Hash算法,引入分块技术、块重叠技术、目标定位技术,提出分块sim-min-Hash算法(Partition sim-min-Hash)用来进行近似图像检索。并且在速度、查准率和查全率上对分块sim-min-Hash和sim-min-Hash标准min-Hash做了严格的比较。该算法对图像进行分块处理,极大地提高了运行速度和准确度。  相似文献   
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现代数据管理系统普遍存在劣质数据,影响了数据质量,给数据管理带来了新的挑战.已经有不少管理劣质数据的数据模型,实体关系数据模型就是其中一种,该模型允许劣质数据的存在,并给出衡量数据质量的方法,并且可根据对结果质量的需求给出查询结果.鉴于该模型的特点,传统的估计查询代价的优化方法很难再适用,需要新的代价估计技术.本文提出了一种新的估计连接结果大小的方法.使用加权的最小哈希函数获得某一属性的最小哈希签名,这使得属性具有相同维数,便于利用直方图进行快速估计;然后建立其直方图,最后使用改进的离散余弦变换压缩直方图信息,使用压缩信息直接进行代价估计,这使得即使对于高维数据也能保证低错误率和低存储代价.此外,此方法可以很好的支持动态数据更新,消除周期性重建直方图的时间开销.  相似文献   
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