本文關(guān)鍵詞：基于內(nèi)容的大規(guī)模圖像檢索技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 大規(guī)模圖像檢索 圖像描述符 殘差投影量化 二級鄰接圖 不完全檢索

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)字成像設(shè)備的普及,積聚數(shù)字圖像的各種網(wǎng)絡(luò)社區(qū)得到了迅速發(fā)展,包含大量圖像的數(shù)據(jù)庫也隨之不斷出現(xiàn),如何從這些海量圖像數(shù)據(jù)庫中快速檢索出滿足用戶需求的圖像已成為多媒體應(yīng)用領(lǐng)域中一個(gè)重要的主題。為了實(shí)現(xiàn)精確而快速的圖像檢索,解決圖像檢索中的圖像內(nèi)容精確表示,大規(guī)模檢索的存儲(chǔ)約束以及檢索效率等問題,從圖像描述符,近似最近鄰檢索以及高維向量索引等幾個(gè)方面進(jìn)行了深入的研究。 針對全局描述符VLAD的區(qū)分度與存儲(chǔ)大小之間的矛盾,提出了一種增強(qiáng)的圖像描述符,其通過兩層視覺碼書來生成圖像的VLAD描述符,即圖像的局部特征的殘差向量基于細(xì)粒度的第二層視覺子碼書而產(chǎn)生,而殘差向量的累積基于粗粒度的第一層視覺子碼書。另外,針對圖像局部特征非均勻分布,對第二層視覺子碼書提出了優(yōu)化措施。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,兩層碼書及優(yōu)化策略能顯著提高固定大小的VLAD描述符的區(qū)分度。 針對在向量原始空間訓(xùn)練量化器及向量量化編碼時(shí)間開銷過大的缺陷,設(shè)計(jì)了殘差投影量化器,并將其用于近似最近鄰檢索。殘差投影量化器由多階段子量化器組成,在每一個(gè)階段子量化器訓(xùn)練過程中,借助主成分分析將高維向量投影到低維空間,并通過K均值聚類算法在低維空間生成子量化器的視覺碼書,量化產(chǎn)生的殘差則反投影到原始空間用于訓(xùn)練下一階段子量化器。另外,以訓(xùn)練階段和量化階段的總體誤差最小化為目標(biāo),提出了相應(yīng)階段的優(yōu)化措施。查詢時(shí),所采用的非對稱距離計(jì)算及查找表很好的滿足了大規(guī)模高維向量檢索的精度和效率需求。 為了提高檢索效率,提出了基于二級鄰接圖的索引結(jié)構(gòu)。第一級鄰接圖反映的是轉(zhuǎn)換積量化器視覺碼書和數(shù)據(jù)庫向量的近鄰關(guān)系,用于快速生成查詢的近鄰種子,在第一級鄰接圖的生成過程中,采用逆向生成模式,即先將數(shù)據(jù)庫向量分配給轉(zhuǎn)換積量化器的多個(gè)最近鄰視覺碼字,然后,再為每個(gè)視覺碼字保留少數(shù)幾個(gè)最近鄰數(shù)據(jù)庫向量。第二級鄰接圖反映的是數(shù)據(jù)庫向量到自身的近鄰關(guān)系,用于近鄰傳遞,為了快速生成第二級鄰接圖,采用了一種基于劃分樹的鄰接圖近似構(gòu)建算法�；� 二級鄰接圖進(jìn)行查詢時(shí),對于給定的查詢向量,先快速檢索到該查詢向量在轉(zhuǎn)換積量化器視覺碼書中的最近鄰視覺碼字,并基于第一級鄰接圖的鄰接關(guān)系快速生成查詢向量的最近鄰種子,對每一個(gè)最近鄰種r,基于第二級鄰接圖的鄰接關(guān)系實(shí)現(xiàn)近鄰傳遞,重復(fù)上述過程直到檢索到的最近鄰個(gè)數(shù)滿足指定的閾值為止�；诙夃徑訄D的不完全檢索很好的解決了大規(guī)模檢索的實(shí)時(shí)需求。 基于內(nèi)容的大規(guī)模圖像檢索需要研究的問題還有很多。在圖像描述符方面,如何融合多種視覺特征用于生成圖像描述符以更好的表達(dá)圖像內(nèi)容是需要進(jìn)一步研究的問題。在快速最近鄰檢索方面,基于哈希的方法雖然速度較快但普遍精度較低,如何利用語義信息提高基于哈希的近似最近鄰檢索精度是另一個(gè)需要進(jìn)一步研究的問題。
【關(guān)鍵詞】：大規(guī)模圖像檢索 圖像描述符 殘差投影量化 二級鄰接圖 不完全檢索
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-9
• 目錄9-11
• 1 緒論11-32
• 1.1 引言11
• 1.2 研究背景與意義11-12
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-28
• 1.4 主要研究工作及其創(chuàng)新點(diǎn)28-30
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)30-32
• 2 增強(qiáng)的圖像描述符32-48
• 2.1 問題分析32-33
• 2.2 VLAD圖像描述符33-35
• 2.3 增強(qiáng)的VLAD圖像描述符35-42
• 2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及性能分析42-46
• 2.5 本章小結(jié)46-48
• 3 基于殘差投影量化的近似最近鄰檢索48-77
• 3.1 問題分析48-49
• 3.2 基于殘差投影量化的近似最近鄰檢索49-59
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及性能分析59-76
• 3.4 本章小結(jié)76-77
• 4 基于二級鄰接圖的不完全檢索77-111
• 4.1 問題分析77-78
• 4.2 二級鄰接圖及其構(gòu)建78-95
• 4.3 基于二級鄰接圖的不完全檢索95-97
• 4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及性能分析97-109
• 4.5 本章小結(jié)109-111
• 5 總結(jié)與展望111-114
• 5.1 研究總結(jié)111-112
• 5.2 存在不足112-113
• 5.3 研究展望113-114
• 致謝114-115
• 參考文獻(xiàn)115-127
• 附錄一 攻讀學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文目錄127-128
• 附錄二 攻讀學(xué)位期間完成和參與的項(xiàng)目128

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2 原s，

本文編號：932856