计算机工程
計算機工程
계산궤공정
Computer Engineering
2015年
10期
226-231
,共6页
杜丹蕾%罗恩韬%唐雅媛%李延浚
杜丹蕾%囉恩韜%唐雅媛%李延浚
두단뢰%라은도%당아원%리연준
图像检索%特征提取%编码%乘积量化%非对称距离计算
圖像檢索%特徵提取%編碼%乘積量化%非對稱距離計算
도상검색%특정제취%편마%승적양화%비대칭거리계산
image retrieval%feature extraction%encoding%Product Quantization (PQ)%Asymmetric Distance Computation (ADC)
针对经典的乘积量化方法易受数据相互依赖关系限制的问题,提出一种累加乘积量化方法.对高维特征向量进行正交分解,得到相互独立的特征向量子空间,依据压缩效率要求,对各特征向量子空间进行进一步分解,得到相互不独立的特征向量次子空间,对次子空间采用累加量化方法进行编码,对子空间采用乘积量化方法进行编码,在保障压缩效率的前提下降低数据相互依赖关系对量化精度的影响.实验结果表明,与经典的乘积量化方法和笛卡尔K-均值方法相比,该方法的编码误差较小,在图像检索应用中的查全率较高.
針對經典的乘積量化方法易受數據相互依賴關繫限製的問題,提齣一種纍加乘積量化方法.對高維特徵嚮量進行正交分解,得到相互獨立的特徵嚮量子空間,依據壓縮效率要求,對各特徵嚮量子空間進行進一步分解,得到相互不獨立的特徵嚮量次子空間,對次子空間採用纍加量化方法進行編碼,對子空間採用乘積量化方法進行編碼,在保障壓縮效率的前提下降低數據相互依賴關繫對量化精度的影響.實驗結果錶明,與經典的乘積量化方法和笛卡爾K-均值方法相比,該方法的編碼誤差較小,在圖像檢索應用中的查全率較高.
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