基于二维嵌入快速近邻搜索的草图检索系统
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 课题背景 | 第9-12页 |
| 1.1.1 近邻搜索算法的应用 | 第10-11页 |
| 1.1.2 基于内容的图片检索系统应用 | 第11-12页 |
| 1.2 本文主要工作 | 第12页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 近邻搜索算法综述 | 第14-26页 |
| 2.1 基于空间划分的近邻搜索 | 第14-18页 |
| 2.1.1 使用K维树的近邻搜索 | 第15-17页 |
| 2.1.2 使用制高点树的近邻搜索 | 第17-18页 |
| 2.2 基于散列的近邻搜索 | 第18-22页 |
| 2.2.1 使用局部敏感散列的近邻搜索 | 第18-20页 |
| 2.2.2 使用谱散列的近邻搜索 | 第20-22页 |
| 2.3 基于聚类思想的近邻搜索 | 第22-25页 |
| 2.3.1 使用分层聚类树的近邻搜索 | 第22-23页 |
| 2.3.2 使用近似向量文件的近邻搜索 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于二维嵌入的近邻搜索 | 第26-35页 |
| 3.1 基于欧氏距离的二维嵌入 | 第26-28页 |
| 3.1.1 欧氏距离的一个上下界 | 第26-27页 |
| 3.1.2 高维数据的二维嵌入 | 第27-28页 |
| 3.2 基于二维嵌入的最近邻搜索 | 第28-31页 |
| 3.2.1 双制高点树结构的二维嵌入近邻搜索 | 第28-31页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第31-34页 |
| 3.3.1 实验数据介绍 | 第31-32页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于二维嵌入搜索的性能分析与提高 | 第35-48页 |
| 4.1 二维嵌入近邻搜索的性能瓶颈分析 | 第35-39页 |
| 4.1.1 双制高点树的性能分析 | 第35-37页 |
| 4.1.2 阀值优化分析 | 第37-39页 |
| 4.2 利用快速近邻采样提高搜索性能 | 第39-44页 |
| 4.2.1 利用聚类采样提高搜索性能 | 第39-42页 |
| 4.2.2 利用随机K维树采样提高搜索性能 | 第42-44页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第44-47页 |
| 4.3.1 过滤效果对比实验 | 第44-45页 |
| 4.3.2 查询时间对比实验 | 第45-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于二维嵌入搜索的草图检索系统 | 第48-59页 |
| 5.1 基于草图的图片检索应用介绍 | 第48-49页 |
| 5.2 系统整体架构 | 第49-50页 |
| 5.3 系统实现重点 | 第50-55页 |
| 5.3.1 建立优质图片数据集 | 第50-51页 |
| 5.3.2 图片特征提取 | 第51-55页 |
| 5.3.3 索引与快速检索 | 第55页 |
| 5.4 草图检索系统效果展示 | 第55-58页 |
| 5.4.1 上传页面展示 | 第55-56页 |
| 5.4.2 检索结果展示 | 第56-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59页 |
| 6.2 展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
