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基于单维映射的高维索引结构研究及其应用

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·研究背景和意义第7-9页
     ·多媒体内容检测第7-8页
     ·多媒体内容检测的关键技术第8-9页
   ·国内外研究情况第9-11页
   ·论文结构与主要内容第11-13页
第二章 高维数据索引技术综述第13-25页
   ·高维索引技术的相关知识第13-17页
     ·多媒体特征的相似性度量第13-15页
     ·高维数据的查询方式第15-16页
     ·向量空间与度量空间第16-17页
   ·高维空间的数据特性第17-18页
   ·维数灾难与高维索引技术发展第18-21页
     ·维数灾难的产生第18-19页
     ·高维索引技术的发展趋势第19-21页
   ·单维映射方法第21-23页
     ·单维映射的索引结构第21-22页
     ·iDistance方法第22-23页
   ·高维索引的影响因素和评价准则第23-24页
   ·本章总结第24-25页
第三章 结合主分量和距离的单维映射结构-pcDistance第25-39页
   ·主分量分析原理第25-28页
     ·主分量分析第25-26页
     ·主分量的分量贡献率与累计贡献率第26-27页
     ·主分量分析的过程第27页
     ·主分量分析的验证第27-28页
   ·pcDistance-一种新的单维映射索引结构第28-31页
     ·主分量过滤与距离过滤第29-30页
     ·pcDistance索引结构的建立第30-31页
   ·距离参考点的选择第31-32页
   ·范围查询算法描述第32-36页
   ·κ近邻查询算法描述第36-37页
   ·本章总结第37-39页
第四章 pcDistance算法性能分析与实验第39-45页
   ·算法性能分析第39-40页
   ·实验结果与分析第40-43页
     ·pcDistance最优参考点的选择第40-41页
     ·聚类数目测试第41-42页
     ·数据集测试第42页
     ·pcDistance与iDistance的比较第42-43页
   ·本章总结第43-45页
第五章 pcDistance在雷同视频片段检测中的应用第45-55页
   ·引言第45-46页
   ·雷同视频片段检测系统简介第46-48页
     ·应用背景第46-47页
     ·系统功能与系统总体架构图第47-48页
   ·雷同视频片段检测系统第48-51页
     ·BCS特征提取第49-50页
     ·BCS特征的相似性度量第50页
     ·BCS特征的索引结构第50-51页
   ·实验与结果分析第51-53页
   ·本章总结第53-55页
第六章 总结与展望第55-57页
致谢第57-59页
参考文献第59-63页
硕士在读期间的研究成果第63页

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