【摘 要】
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认知科学表明基于流形学习的人脸图像检索能准确反映人脸图片的内在相似性和人类的视觉感知本质。提出一种基于相关反馈的人脸高维索引方法--NDL,以提高人脸图像检索的性能。
【机 构】
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浙江工商大学计算机与信息工程学院,杭州,310018
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认知科学表明基于流形学习的人脸图像检索能准确反映人脸图片的内在相似性和人类的视觉感知本质。提出一种基于相关反馈的人脸高维索引方法--NDL,以提高人脸图像检索的性能。同时在该索引基础上提出一种流形空间下的相似查询--虚拟k近邻查询(Vk-NN), 该查询方法特别为基于NDL的人脸检索而设计。首先通过在一定阈值约束下计算任何两个人脸图片的相似度,建立一个称为邻接距离表(NDL)的二维距离图。同时将距离值用B+-树建立索引。最后, 高维流形空间的Vk-NN查询转化为一维空间的基于B+树的查询。实验表明:NDL索引在流形空间的检索效率明显优于顺序检索,特别适合海量人脸图片的检索。
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