面向高维图像特征匹配的多次随机子向量量化哈希算法

摘要：

为了解决高维图像特征的高效匹配问题,提出一种新的基于多次随机子向量量化哈希(MRSVQH)的索引算法.该算法根据随机选择的若干子向量的L2范数对特征向量进行量化,并根据量化值对特征向量进行散列,构建出哈希索引结构;为了提高搜索精度,类似的哈希索引结构被多次构建.搜索时仅考察与查询向量有相同哈希值的特征向量集合,缩减了搜索范围.实验数据表明,与经典的BBF和LSH算法相比,MRSVQH算法在图像特征的最近邻搜索精度和搜索速度方面都有较大的性能提升,在图像匹配和图像检索的应用中具有优势.

关键词：高维特征匹配、最近邻搜索、图像匹配、图像检索、多次随机子向量量化哈希

所属期刊栏目：22

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60873085;国家"八六三"高技术研究发展计划2007AA01Z314;"新世纪优秀人才"计划NCET-06-0882

在线出版日期：2010-05-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：494-502,510