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本文对图像数据进行双倍比特量化分类,增强了每个维度数据的差异程度。为了最大限度地提升量化后的查询精度,其间采用量化后比对结果和量化前的查询数据进行非等距计算,提高索引的查询精度。试验证明,最近邻查询的准确率较传统二进制映射中的双倍比特量化大大提高了性能。
基于双倍比特量化分类索引技术的图像检索研究
【摘 要】
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本文对图像数据进行双倍比特量化分类,增强了每个维度数据的差异程度。为了最大限度地提升量化后的查询精度,其间采用量化后比对结果和量化前的查询数据进行非等距计算,提高索引的查询精度。试验证明,最近邻查询的准确率较传统二进制映射中的双倍比特量化大大提高了性能。
【机 构】
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河南开放大学,中山火炬职业技术学院财经商贸学院,天津财经大学珠江学院
【出 处】
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河南科技
【发表日期】
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2021年03期
【基金项目】
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河南省教育厅自然科学课题“大规模图像检索中二进制索引技术研究”(18A520027),河南科技厅科技攻关项目编号“面向实时云计算的海量高维数据相似度量方法”(172102210107),河南省高等学校重点科研项目编号“面向视觉大数据的图像检索优化研究”(19A520023)。
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