海量局部近似图像检索关键技术研究

项目名称： 海量局部近似图像检索关键技术研究

项目编号： No.61303171

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 谢洪涛

作者单位： 中国科学院信息工程研究所

项目金额： 27万元

中文摘要： 局部近似图像检索是实现多媒体内容管理的关键技术。如何通过有效地挖掘局部近似图像间共同视觉模式，并根据其信息实现高性能的海量局部近似图像检索，是亟待解决的技术难点和当前的研究热点。为了在保证时间性能的前提下提高海量局部近似图像检索的精度和扩展性，拟提出一种基于最大子图理论的快速鲁棒视觉模式挖掘算法，并结合视觉模式信息设计了上下文多级查询扩展算法，视觉词典优化方法和倒排索引压缩算法；在此基础上构建实验系统，在真实数据环境下验证系统性能。以期在海量局部近似图像检索的关键技术方面取得突破，从而促进多媒体内容分析与检索技术的发展。

中文关键词： 完成目标；系统性能提升；高质量论文；系统获得使用；

英文摘要： Partial-duplicate image retrieval (PDIR) is the key technique for multimedia content supervision. It is a challenging problem to effectively discover the common visual patterns (CVPs) between partial-duplicate images and implement high-performance large-scale PDIR with CVPs. To improve the accuracy and scalability of large-scale PDIR without sacrificing efficiency, we plan to propose a fast and robust maximal clique-based CVPs discovery method, and utilize the information covered by CVPs to design contextual multi-level query expansions, visual vocabulary optimization and inverted index compression algorithms. Then we build the experimental system and test its performance with real large-scale network data. Our research can obtain a breakthrough in the key techniques of large-scale PDIR, and promote the development of multimedia content analysis and retrieval.

英文关键词： research objectives completed；System performance improved；high quality papers；online system；