计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (3): 212-214.
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摘要: 传统索引方法对高维数据进行近邻搜索时会面临维数灾难问题,向量近似方法是一种有效的高维检索方法.提出一种Hadamard变换域上的向量近似方法,在变换域能量最大的分量上建立顺序索引,然后建立近似向量文件.同时提出低维过滤算法,可以在近邻搜索过程中高效排除不匹配近似向量,减少I/O访问时间,提高查询效率.在大型高维图像特征库上的实验表明,该方法性能优于小波变换域的向量近似方法.
关键词: 图像数据库 维数灾难 k-近邻搜索 向量近似 Hadamard变换
Abstract: Traditional indexing methods face the difficulty of ' curse of dimensionality' at high dimensionality. The vector approximation file(VA-File)approach based on wavelet transform is a very efficient high dimensional indexing method. In this paper, a new VA-
Key words: Image databases, Curse of dimensionality, k-nearest neighbor search, Vector approximation, Hadamard transform
. 基于Hadamard变换的高维图像检索方法[J]. 计算机科学, 2006, 33(3): 212-214. https://doi.org/
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