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基于相关反馈的高维图像检索方法
被引量：
1
1
作者
崔江涛
孙君顶
周利华
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期62-65,共4页
传统索引方法在高维情况下会面临维数灾难问题,基于向量近似的索引方法是有效的高维检索方法.对向量近似方法中k近邻搜索算法加以改进,应用到基于相关反馈的交互式图像检索系统中.根据反馈过程前后的距离变化特性,在进行k近邻搜索过程中...
传统索引方法在高维情况下会面临维数灾难问题,基于向量近似的索引方法是有效的高维检索方法.对向量近似方法中k近邻搜索算法加以改进,应用到基于相关反馈的交互式图像检索系统中.根据反馈过程前后的距离变化特性,在进行k近邻搜索过程中,将上轮次的查询结果和用户反馈信息用作过滤信息,可减少特征向量的访问数量.在大容量真实图像数据库上的实验表明,将新算法应用于相关反馈过程的图像检索中,可提高k近邻搜索速度.
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关键词
基于内容的图像检索
高维索引
相关反馈
向量近似
k近邻搜索
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职称材料
基于小波变换的多分辨率高维图像检索方法
被引量：
1
2
作者
崔江涛
孙君顶
周利华
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期370-373,共4页
为解决传统索引方法对高维数据索引时存在的维数灾难问题,提出一种多分辨率向量近似方法.该方法通过小波变换得到一种多分辨率数据结构,在低分辨率上建立低维空间内的距离计算方式.进行近邻搜索时,从低分辨率开始计算候选向量与查询向...
为解决传统索引方法对高维数据索引时存在的维数灾难问题,提出一种多分辨率向量近似方法.该方法通过小波变换得到一种多分辨率数据结构,在低分辨率上建立低维空间内的距离计算方式.进行近邻搜索时,从低分辨率开始计算候选向量与查询向量之间的距离下限,通过与当前的近邻距离相比较,可以在低分辨率上过滤掉大多数候选向量,避免在高维空间内对其进行距离运算,从而降低运算复杂度.在大型高维图像数据库上的实验表明,该方法可以显著提高向量近似方法的查询效率.
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关键词
图像数据库
维数灾难
k近邻搜索
多分辨率
小波变换
多分辨率
高维图像检索
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职称材料
基于点云分块的平均密度阈值点云滤波方法
被引量：
2
3
作者
叶凯
董建民
+1 位作者
张丽君
王颖涵
《佳木斯大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第1期21-24,59,共5页
针对传统点云滤波算法在滤除噪声点、离群点的同时会破坏点云的结构,提出一种基于点云分块的平均密度阈值点云滤波方法。该算法首先通过构建八叉树数据结构对点云数据进行体素化,然后以体素分辨率为单位分割点云;之后,对分块后的各块点...
针对传统点云滤波算法在滤除噪声点、离群点的同时会破坏点云的结构,提出一种基于点云分块的平均密度阈值点云滤波方法。该算法首先通过构建八叉树数据结构对点云数据进行体素化,然后以体素分辨率为单位分割点云;之后,对分块后的各块点云数据构建KD-Tree(K-Dimensional tree)进行K近邻搜索,使用欧几里得距离公式计算查询点与近邻点的欧式距离,取最近距离估算点云的平均密度,通过叠加各点云块的平均密度再除以点云块数计算出整个点云数据的平均密度;最后,以整个点云的平均密度作为阈值,若该点的平均密度大于整个点云的平均密度,则滤除该点,反之则保存该点。实验结果表明,相较于统计滤波算法、半径滤波算法,提出的算法在滤波效果上可以有效的去除点云数据中的噪声点和离群点,同时较好的保存点云的细节信息。
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关键词
点云分块
八叉树
k近邻搜索
平均密度
点云滤波
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职称材料
题名
基于相关反馈的高维图像检索方法
被引量：
1
1
作者
崔江涛
孙君顶
周利华
机构
西安电子科技大学计算机学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第1期62-65,共4页
基金
十五国家部委预研资助项目(413160501)
文摘
传统索引方法在高维情况下会面临维数灾难问题,基于向量近似的索引方法是有效的高维检索方法.对向量近似方法中k近邻搜索算法加以改进,应用到基于相关反馈的交互式图像检索系统中.根据反馈过程前后的距离变化特性,在进行k近邻搜索过程中,将上轮次的查询结果和用户反馈信息用作过滤信息,可减少特征向量的访问数量.在大容量真实图像数据库上的实验表明,将新算法应用于相关反馈过程的图像检索中,可提高k近邻搜索速度.
关键词
基于内容的图像检索
高维索引
相关反馈
向量近似
k近邻搜索
Keywords
CBIR （ content-based image retrieval ）
high-dimensional indexing
relevance feedbac
k
vector approximation
k
-nearest neighbor search
分类号
TP311.134.3 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于小波变换的多分辨率高维图像检索方法
被引量：
1
2
作者
崔江涛
孙君顶
周利华
机构
西安电子科技大学计算机学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第3期370-373,共4页
基金
"十五"国家部委科技(电子)预研资助项目(413160501)
文摘
为解决传统索引方法对高维数据索引时存在的维数灾难问题,提出一种多分辨率向量近似方法.该方法通过小波变换得到一种多分辨率数据结构,在低分辨率上建立低维空间内的距离计算方式.进行近邻搜索时,从低分辨率开始计算候选向量与查询向量之间的距离下限,通过与当前的近邻距离相比较,可以在低分辨率上过滤掉大多数候选向量,避免在高维空间内对其进行距离运算,从而降低运算复杂度.在大型高维图像数据库上的实验表明,该方法可以显著提高向量近似方法的查询效率.
关键词
图像数据库
维数灾难
k近邻搜索
多分辨率
小波变换
多分辨率
高维图像检索
Keywords
image databases
curse of dimensionality
k
-nearest neighbor search
multi-resolution
wavelet transform
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于点云分块的平均密度阈值点云滤波方法
被引量：
2
3
作者
叶凯
董建民
张丽君
王颖涵
机构
西藏民族大学信息工程学院
出处
《佳木斯大学学报（自然科学版）》
CAS
2023年第1期21-24,59,共5页
基金
国家重点研发计划项目课题(2017YFB1402101)。
文摘
针对传统点云滤波算法在滤除噪声点、离群点的同时会破坏点云的结构,提出一种基于点云分块的平均密度阈值点云滤波方法。该算法首先通过构建八叉树数据结构对点云数据进行体素化,然后以体素分辨率为单位分割点云;之后,对分块后的各块点云数据构建KD-Tree(K-Dimensional tree)进行K近邻搜索,使用欧几里得距离公式计算查询点与近邻点的欧式距离,取最近距离估算点云的平均密度,通过叠加各点云块的平均密度再除以点云块数计算出整个点云数据的平均密度;最后,以整个点云的平均密度作为阈值,若该点的平均密度大于整个点云的平均密度,则滤除该点,反之则保存该点。实验结果表明,相较于统计滤波算法、半径滤波算法,提出的算法在滤波效果上可以有效的去除点云数据中的噪声点和离群点,同时较好的保存点云的细节信息。
关键词
点云分块
八叉树
k近邻搜索
平均密度
点云滤波
Keywords
point cloud bloc
k
octree
k
-nearest neighbor search
average density
point cloud filter
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于相关反馈的高维图像检索方法
崔江涛
孙君顶
周利华
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于小波变换的多分辨率高维图像检索方法
崔江涛
孙君顶
周利华
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于点云分块的平均密度阈值点云滤波方法
叶凯
董建民
张丽君
王颖涵
《佳木斯大学学报（自然科学版）》
CAS
2023
2
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职称材料
已选择
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