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本文提出一种新的高维空间中点数据的索引方法,其基本原理是用格矢量量化(Lattice vector quantization)均匀划分数据空间、用倒排文件(Inverted File)存储格点、用Trie树实现倒排文件的组织和存储、用Trie并行搜索算法实现倒排文件的快速访问.和传统索引方法相比,新方法具有许多优点,例如它能以较低的复杂度建立索引结构、支持非常高维的数据索引、充分利用高维空间中点分布的稀疏性等.实验结果表明,在较高维数时,LIFT性能优于传统索引方法. 相似文献
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1 引言从70年代开始,人们就进行图像检索技术的研究,那时候主要工作是对图像进行人工标注,然后应用文本检索技术实现对标注图像的检索。然而图像内容是复杂多样的,不同人对图像的理解不完全一致,一般难用准确的词汇描述图像内容;另外,对大量图像做标注也是一项费时费力的工作,这些因素导致基于文本标注的图像检索方法在实际应用中很难达到预期效果。进入90年代,全球网络通讯技术和光盘等大容量信息存储技术迅速发展,图像、视频和语音等多媒体信息的数据量急剧增加,如何从这些海量的多媒体信息中寻找感兴趣的内容已成为目前急需解决的、有挑战性的难题。近几年来,研究人员企图用基于内容的信息检索技术解决这个难题。基本路线是自动或半自动提取多媒体对象的底层特征,对图像而言可以提取颜色直方图、主色调、形状、纹理等特征,然后基于这些特征定义图像之间的相似度,从而实现基于内容或特征的检索。 相似文献
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多维数据索引结构回顾 总被引:6,自引:1,他引:6
一、引言最初,多维数据库主要用于计算机图形学、地理信息系统等。现在,多维数据库的应用扩展到医学图像处理、计算机视觉和多媒体数据库等领域。尤其是在多媒体数据库中,对多媒体对象的描述更加复杂,例如:对图像来说,常用颜色直方图、主色调、Tamura纹理等特征描述图像;对文本来说,常用矢量空间模型来描述文档;对视频来说,常用颜色、纹理、形状和运动等特征来描述视频镜头。但是,不管采用哪一种描述方法,都需要用多维空间中的点、线段或区域等来表示这些多媒体对象。很多实际应用需要从多维数据库中快速查找到特定数据,例如:在图像数据库中查找与给定图像最相似的图像;在地理信息系统中需要查找离某个城市最近的河流。为了支持这些快速查找操作,必须借助高效索引结构。由于传统数据索 相似文献
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超媒体文档由一系列结构化的信息组成,这些信息包含不同类型的媒体,传统的文档系统描述这些信息比较困难,HyTime标准作为SGML的一个应用不仅能够描述超媒体文档的结构,耐用能描述不同媒体之间的同步关系,HyTime的主要缺点是非常复杂,不容易用软件实现全部模块的功能,文中提出了一种采用3层模型来实现符合HyTime标准的超媒体文档系统的方法,并用此模型实现了一个超媒体文档浏览系统。 相似文献
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