基于多哈希算法的大规模图像快速检索方法

来源 :计算机工程与科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liu748291485wei
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
哈希技术被视为最有潜力的相似性搜索方法,其可以用于大规模多媒体数据搜索场合。为了解决在大规模图像情况下,数据检索效率低下的问题,提出了一种基于分段哈希码的倒排索引树结构,该索引结构将哈希码进行分段处理,对每段哈希码维护一个倒排索引树结构,并结合高效的布隆过滤器构建哈希索引结构。为了进一步提高检索准确性,设计了一种准确的排序融合算法,对多个哈希算法的排序结果分别构建加权无向图,采用PageRank的思想对基于多个哈希算法的排序列表的融合技术进行了详细的说明。实验结果表明,基于分段哈希码的倒排索引树结构能极大
其他文献
高分辨率卫星遥感数据在地物识别等方面具有明显优势,然而其定量化应用中需要精确的大气校正,该过程通常相当耗时。分别研究了大气校正算法串行处理方法及基于通用计算机集群
针对特定领域中服务器的高性能计算、高带宽通信以及自主可控需求,在分析龙芯3B3000处理器架构特点的基础上,设计了基于CC-NUMA并行处理架构的4路龙芯3B3000高性能服务器核心
测试用例自动生成是实现Web服务自动化测试的关键,基于代数规约的传统测试技术均依赖于创建、初始化和复制被测对象等操作来验证测试结果的正确性,但第三方Web服务并不支持这
随着信息技术的发展,互联网信息资源变得越来越丰富,大数据技术的发展使得我们能够从互联网复杂的信息数据中获得相应的知识。这其中最基本的技术就是大数据采集技术,它使我们能够将互联网数据快速采集下来并结构化存储。设计的基于Hadoop的可视化Deep Web采集平台是一种简单易操作的高效深度采集平台,运用Webkit技术作为核心引擎实现可视化配置和深度采集功能,同时通过优化采集算法,调整Hadoop任务
随着分布式计算技术的发展,Hadoop成为大规模数据处理领域的典型代表,由于安全机制相对薄弱,缺少用户行为活动的监控,容易受到隐藏的安全威胁,如数据泄露等。结合主成分分析计算的
随机吸引策略萤火虫算法是一种元启发式优化算法.它优化了标准萤火虫算法,不仅降低了其时间复杂度,而且提高了其优化能力.高维全局优化问题的求解是一个非常耗时的过程,为了
泊松方程的数值解法在许多物理或者工程问题上得到广泛应用,但是由于大部分三维泊松方程的离散化格式不具有明显的并行性,实际中使用整体迭代的思想,这使得计算效率和稳定性
为了能够灵活地调控双三次Coons曲面的形状,对双三次Coons曲面进行改进,构造了一组由4个含形状参数λ的函数组成的三角混合函数组,称之为TC-Hermite基。TC-Hermite基具有端点
节点导纳矩阵是一个稀疏矩阵,短路电流计算需要对导纳矩阵数据进行查询。为了既能保持快速按行列查询元素数值,又进一步提高按数值查询其所在行列的效率,以便于存储调用及后续矩
采用MPI多进程和Open MP多线程两级并行相结合的方式,实现了循环盒子法的并行计算,并对其预处理算法进行了改进。在国家超算广州中心的“天河-2”系统上,完成了对亿级网格量