• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 中文期刊> 《计算机工程与科学》 >基于子向量距离索引的特征匹配算法的改进

基于子向量距离索引的特征匹配算法的改进

         
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

在解决高维向量的搜索问题方法中,基于子向量距离索引的向量匹配算法iSVD拥有较好的搜索精度和效率.但是,该算法计算复杂度仍然较高,在实际应用中会受到限制.针对该问题,引入关键维选取方法,对iSVD算法进行改进.该方法首先将特征向量划分为多个子向量;再通过某种筛选方法,选出部分子向量代替原特征向量,进而创建索引值;最后利用索引值进行最近邻搜索.该方法能够将相似性较小的特征向量进行有效的区分,且可以进一步缩小最近邻搜索的搜索范围.实验结果表明,该算法能够在保持良好搜索精度的同时,提高匹配的正确率,缩短匹配时间,具有较好的实用性.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号