基于SIFT与k-means聚类的图像检索

【摘要】随着互联网和多媒体技术的发展，图像检索技术已经成为计算机视觉中的研究热点，尤其以图搜图的相关技术更是被人所重视。同时，移动设备的性能也在迅速提升，高清摄像头，高频处理器，多核技术均已经成熟地嵌入到移动设备，这一切的硬件均为图像检索在移动设备端的实现提供了坚实的基础。与此同时，云存储技术也已经日趋成熟，互联网终端每天接收着来自全球每个角落数以亿计的图片，数据容量以指数形式迅速膨胀。在此基础上，人们便提出了在移动设备端利用图像检索技术搜索云存储端的相关图片。移动设备端实时图像检索具有不可替代的意义，现在许多商用移动设备端实时图像检索应用已经被广泛应用。在如此庞大的数据基础上，对图像检索时，图像本身的维度也是我们最近邻检索问题需要考虑的重要因素，很多搜索算法在低维度的数据上是可行的，然而在高维度的数据是无法行的通的。同时，移动设备端的数据处理能力，以及移动设备端的数据存储能力都制约着图像特征点的维度。因此，在计算机视觉，在图像检索领域，数据的稀疏编码成为人们日益关注的问题。在计算机视觉领域，研究一种哈稀编码可以有效地表示两者之间的汉明距离，这一问题已经日益成为人们感兴趣的问题。哈稀函数在对向量空间进行量化和产生具有相似性保持的代码这两个方面都扮演着重要的角色。在我们这篇论文中，我们详细介绍了一种哈稀方法，该哈稀方法基于经典的聚类算法k-means算法。在该聚类算法的基础上我们提出了优秀的哈稀算法，即基于k-means的哈稀算法，该算法在对原数据点进行聚类的同时对数据点进行哈稀化，对不同的数据点赋值不同的二进制编码。不同的聚类中心之间的距离由我们哈稀化后的二进制代码之间的哈稀距离近似表示。在之后的计算过程中，我们便利用这种哈稀距离代替原有的欧式距离，从而加快了计算速度。我们所提出的这种基于k-means哈稀算法是一种基于查找的哈稀算法，基于查找的哈稀算法具有独特的优势。我们提出的哈稀算法利用k-means聚类算法将原空间划分成不同的单元空间，k-means算法相比于之前的利用超平面对原空间进行单元空间的划分方法来说，k-means算法是一种自适应的聚类算法，在最小化量化误差这方面具有独特的优势。在我们提出的基于k-means哈稀算法中我们利用k-means模式去减少量化误差和训练误差。通过实验表明，我们提出的基于k-means的哈稀算法的表现要优于现有的一些较为优秀的算法。
【作者】高恒飞；
【导师】赵宏伟；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】哈稀算法；图像检索；k-means；最近邻查找；sift；

【参考文献】
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