计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2015年
4期
754-759
,共6页
高维向量%特征匹配%子向量距离索引%关键维%最近邻搜索
高維嚮量%特徵匹配%子嚮量距離索引%關鍵維%最近鄰搜索
고유향량%특정필배%자향량거리색인%관건유%최근린수색
high-dimensional vector%feature matching%iSVD%the key dimension%nearest-neighbor searching
在解决高维向量的搜索问题方法中,基于子向量距离索引的向量匹配算法iSVD拥有较好的搜索精度和效率.但是,该算法计算复杂度仍然较高,在实际应用中会受到限制.针对该问题,引入关键维选取方法,对iSVD算法进行改进.该方法首先将特征向量划分为多个子向量;再通过某种筛选方法,选出部分子向量代替原特征向量,进而创建索引值;最后利用索引值进行最近邻搜索.该方法能够将相似性较小的特征向量进行有效的区分,且可以进一步缩小最近邻搜索的搜索范围.实验结果表明,该算法能够在保持良好搜索精度的同时,提高匹配的正确率,缩短匹配时间,具有较好的实用性.
在解決高維嚮量的搜索問題方法中,基于子嚮量距離索引的嚮量匹配算法iSVD擁有較好的搜索精度和效率.但是,該算法計算複雜度仍然較高,在實際應用中會受到限製.針對該問題,引入關鍵維選取方法,對iSVD算法進行改進.該方法首先將特徵嚮量劃分為多箇子嚮量;再通過某種篩選方法,選齣部分子嚮量代替原特徵嚮量,進而創建索引值;最後利用索引值進行最近鄰搜索.該方法能夠將相似性較小的特徵嚮量進行有效的區分,且可以進一步縮小最近鄰搜索的搜索範圍.實驗結果錶明,該算法能夠在保持良好搜索精度的同時,提高匹配的正確率,縮短匹配時間,具有較好的實用性.
재해결고유향량적수색문제방법중,기우자향량거리색인적향량필배산법iSVD옹유교호적수색정도화효솔.단시,해산법계산복잡도잉연교고,재실제응용중회수도한제.침대해문제,인입관건유선취방법,대iSVD산법진행개진.해방법수선장특정향량화분위다개자향량;재통과모충사선방법,선출부분자향량대체원특정향량,진이창건색인치;최후이용색인치진행최근린수색.해방법능구장상사성교소적특정향량진행유효적구분,차가이진일보축소최근린수색적수색범위.실험결과표명,해산법능구재보지량호수색정도적동시,제고필배적정학솔,축단필배시간,구유교호적실용성.
