检索结果-南通市图书馆

基于聚类的分层索引结构在图像检索中的应用研究

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基于聚类的分层索引结构在图像检索中的应用研究

作者：林恩爱北京交通大学

学位级别：硕士

伴随着信息技术特别是Internet技术的不断发展,多媒体信息不断涌现,图像数据飞速增长。如何快速、有效地检索到所需要的图片变得迫不及待。传统的基于文本注释的图像检索已经不能适应检索的需要,这使得基于内容的图像检索技术成为当前... 详细信息

伴随着信息技术特别是Internet技术的不断发展,多媒体信息不断涌现,图像数据飞速增长。如何快速、有效地检索到所需要的图片变得迫不及待。传统的基于文本注释的图像检索已经不能适应检索的需要,这使得基于内容的图像检索技术成为当前的研究热点。本文对基于内容的图像检索技术的发展、关键技术以及效果评价进行了概要介绍。图像内容特征提取是基于内容的图像检索技术的基础,本文分别从颜色特征、形状特征、纹理特征以及图像空间关系进行了描述。传统的基于内容的图像检索技术使用的是顺序检索,对于大容量、高维数的图像数据来说,这种检索方法在效率上显然已经不能满足需要。对图像数据库进行必要的预处理并且建立索引以提高检索效率显得愈发重要。本文引入了一种无参数的、高效的、基于子空间技术的聚类算法用于图像数据的预处理。同时,对该算法进行了改进,将小波的多尺度分析引入样本分布曲线处理,建立多层次的聚类。在多层次聚类的基础上,建立起分层索引结构,并且提出利用数据库系统来保存这种索引结构。在以上提出的理论基础之上,设计了一个基于内容的图像检索实验平台,通过实验数据,从检索效率和检索结果进行比较,有力地证明了作者提出的基于聚类的分层索引结构在基于内容的图像检索中的高效、实用。

关键词：基于内容图像检索聚类分析分层索引

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基于分层语义的体育视频标注及索引研究

计算机应用与软件 2012年第10期29卷 258-260页

作者：张环杨晓波黄操西藏民族学院信息工程学院陕西咸阳712082 清华大学计算机科学与技术系北京100084

如何在海量的图像、视频和音频数据中快速找到用户关心的内容是检索领域研究的热点之一。从体育视频结构的特点出发,分析并给出一种语义标注及分层索引方法,对于一个体育视频数据,可通过与特征库匹配自动完成视频数据标注。检索时根据... 详细信息

如何在海量的图像、视频和音频数据中快速找到用户关心的内容是检索领域研究的热点之一。从体育视频结构的特点出发,分析并给出一种语义标注及分层索引方法,对于一个体育视频数据,可通过与特征库匹配自动完成视频数据标注。检索时根据分层分级结构索引,能快速定位搜索范围,并根据用户反馈信息,执行一个新的动态学习检索过程,提高检索效率。

关键词：体育视频分层语义台标分层索引

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基于重组思想的人工动物仿真平台的框架设计

电子学报 2012年第1期40卷 108-114页

作者：宁淑荣姚亦飞陈飞肖超恩涂序彦北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083

针对角色动画制作过程中模型和场景重用效率低、修改困难以及运动控制复杂等问题,利用混沌算法的良好随机特性设计了应用于场景复用的场景管理器;借鉴基因序列重组理论,提出了基于重组思想的角色模型可重组建模方法和基于分层索引的、... 详细信息

针对角色动画制作过程中模型和场景重用效率低、修改困难以及运动控制复杂等问题,利用混沌算法的良好随机特性设计了应用于场景复用的场景管理器;借鉴基因序列重组理论,提出了基于重组思想的角色模型可重组建模方法和基于分层索引的、适用于可重组角色模型的运动控制方法;分析了角色模型在智能化环境中的路径规划方法.基于以上内容,以人工动物为例,构建了基于重组思想的人工动物仿真平台框架,并对平台中涉及的其他关键组成部分进行了详细阐述.

关键词：可重组建模方法分层索引场景管理器仿真平台

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一种Hadoop小文件存储和读取的方法

计算机应用与软件 2012年第11期29卷 95-100页

作者：张春明芮建武何婷婷中国科学院软件研究所基础软件国家工程中心北京100190 中国科学院研究生院北京100190

HDFS(Hadoop Distributed File System)凭借其高容错、可伸缩和廉价存储的优点,在当前面向云计算的应用场景中得到了广泛应用。然而,HDFS设计的初衷是存储超大文件,对于海量小文件,由于NameNode内存开销等问题,其存储和读取性能并不理... 详细信息

HDFS(Hadoop Distributed File System)凭借其高容错、可伸缩和廉价存储的优点,在当前面向云计算的应用场景中得到了广泛应用。然而,HDFS设计的初衷是存储超大文件,对于海量小文件,由于NameNode内存开销等问题,其存储和读取性能并不理想。提出一种基于小文件合并的方法 HIFM(Hierarchy Index File Merging),综合考虑小文件之间的相关性和数据的目录结构,来辅助将小文件合并成大文件,并生成分层索引。采用集中存储和分布式存储相结合的方式管理索引文件,并实现索引文件预加载。此外,HIFM采用数据预取的机制,提高顺序访问小文件的效率。实验结果表明,HIFM方法能够有效提高小文件存储和读取效率,显著降低NameNode和DataNode的内存开销,适合应用在有一定目录结构的海量小文件存储的应用场合。

关键词： HDFS 小文件 HIFM 分层索引索引预加载数据预取

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移动P2P网络拓扑构造及资源查找策略

计算机应用研究 2015年第12期32卷 3773-3775,3778页

作者：周欣欣高越宋人杰余镇危东北电力大学信息工程学院吉林吉林132012 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院北京100083

提出一种基于网格坐标自治域的移动P2P网络拓扑构造方法,通过节点映射机制保证物理网络中距离较近的节点在覆盖网上也相近,从而构建具有拓扑匹配的移动P2P网络。针对该拓扑结构提出了基于分层索引节点的资源查找策略。仿真实验结果表明... 详细信息

提出一种基于网格坐标自治域的移动P2P网络拓扑构造方法,通过节点映射机制保证物理网络中距离较近的节点在覆盖网上也相近,从而构建具有拓扑匹配的移动P2P网络。针对该拓扑结构提出了基于分层索引节点的资源查找策略。仿真实验结果表明,该策略能够有效提高资源查找成功率,降低资源查找平均路径长度,获得了较好的查询性能。

关键词：移动P2P网络拓扑匹配资源查找网格坐标自治域分层索引

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大规模图片存储与索引系统的设计与实现

大规模图片存储与索引系统的设计与实现

作者：孟涛华中科技大学

学位级别：硕士

随着数码产品的普及，家庭图片类型繁多，且其总量呈爆炸式增长，超出普通用户的管理能力，由此产生了‘为大规模图片文件设计高效存储与检索系统’的应用需求，针对此，设计并实现了一种大规模图片存储管理与检索原型系统。该系统采取... 详细信息

随着数码产品的普及，家庭图片类型繁多，且其总量呈爆炸式增长，超出普通用户的管理能力，由此产生了‘为大规模图片文件设计高效存储与检索系统’的应用需求，针对此，设计并实现了一种大规模图片存储管理与检索原型系统。该系统采取C/S基础架构，具备数据上传功能和语义扩展特性，并采取了高效检索机制和优化技术。具体地，数据上传采用高效可靠的文件传输协议（FTP）将用户图片文件传输到服务器上存储;在客户端完成图片语义扩展，并以扩展属性的方式进行定义和保存;在服务器内存中，实现基于分层索引结构的键-值对数据库。对于键值对插入操作，首先通过第一层的Bloom Filter建立检索集，然后对键进行哈希处理获得第二层平衡二叉查找树（AVL树）的地址，最后在AVL树中进行插入操作;对于查询操作，通过第一层的Bloom Filter对查询条件进行过滤，然后对查询条件进行哈希处理获得第二层AVL树的地址，最后在AVL树中进行查询操作。服务器内存键值对数据库的增删改查操作接口通过远程调用的方式提供给客户端。最后，采用往日志文件中进行追加写操作和快照相结合的方式，将内存索引信息同步至磁盘日志文件中，保障了内存索引信息的可靠性。实验结果表明，基于键值对的内存分层索引结构每秒钟可写入48600左右个键值对，可读出377800左右个键值对。以一个拥有140000个文件的目录为例，通过Linux文件系统自带find命令，平均查询时间约为0.5秒。假设每个文件有10个属性，对1400000个键值对建立内存索引结构需耗费30.78秒，其后，通过内存索引结构进行查询的时间约为30微秒，查询性能能提升三个数量级。

关键词：图片存储键-值对分层索引平衡二叉查找树可靠性

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高效关键词Skyline查询算法研究

高效关键词Skyline查询算法研究

作者：蔡文明浙江大学

学位级别：硕士

传统Skyline查询没有考虑用户的个人偏好,对所有用户返回相同的结果集。关键词Skyline查询,结合对象的标签、评论等文本信息,基于用户输入的关键词,返回符合用户偏好的Skyline点集。现有的关键词Skyline查询通常采用两个独立的步骤：先... 详细信息

传统Skyline查询没有考虑用户的个人偏好,对所有用户返回相同的结果集。关键词Skyline查询,结合对象的标签、评论等文本信息,基于用户输入的关键词,返回符合用户偏好的Skyline点集。现有的关键词Skyline查询通常采用两个独立的步骤：先使用关键词过滤出相关数据集,然后在此集合上进行Skyline查询得到最终结果集。由于中间结果集是关键词相关的,无法预先构建索引,因此第二阶段只能采用无索引的Skyline算法(如BNL和DC等),耗时很长而且不满足渐进性。此外,随着大数据时代的到来,单节点计算难以支持海量数据的Skyline查询。针对以上问题,本文提出了两种新的关键词Skyline查询算法,主要研究成果如下：(1)提出了一种基于层次结构的关键词Skyline算法LKS(Layer-based Keyword Skyline Algorithm),包括离线生成的分层Skyline索引结构和基于文本特征值的关键词过滤和裁剪算法,能有效裁剪无效节点,避免全局比对,不仅提高查询效率,而且还缩短了响应时间。(2)通过对Map-Reduce算法模型的研究和总结,提出了一种新的并行算法(Grid Partitioning Keyword Skyline computation algorithm based on MapReduce, MR-GPKS),使用Hadoop来解决海量数据的关键词Skyline查询。MR-GPKS使用网格来对数据空间进行划分,因而可以根据网格之间的支配关系,提前排除那些被支配的网格空间。此外,对节点中的文本属性,离线生成网格倒排索引,在线查询时可以快速锁定有效的网格空间。整个过程都使用Map-Reduce模型进行处理,有效提高海量数据的处理效率。对比实验表明,两种算法都取得了较好的效果,有效提高了关键词Skyline查询的效率。

关键词： Skyline 语义标签分层索引 MapReduce 网格划分

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科技文档中数学公式的描述与检索

科技文档中数学公式的描述与检索

作者：卢托华中科技大学

学位级别：硕士

数学公式是一类非常特殊的符号表达式。在外形上,它呈现非线性结构,可以用于描述和展示比普通文本更加复杂的逻辑关系;在内容上,它简洁明了,对问题的描述和表达比普通文本更精确。数学公式作为科技文档中一类非常重要的元素,人们希望对... 详细信息

数学公式是一类非常特殊的符号表达式。在外形上,它呈现非线性结构,可以用于描述和展示比普通文本更加复杂的逻辑关系;在内容上,它简洁明了,对问题的描述和表达比普通文本更精确。数学公式作为科技文档中一类非常重要的元素,人们希望对它进行描述和检索,但由于目前缺乏有效的手段,对数学公式的描述与检索一直是一个难题。为了在Web环境下描述和检索数学公式,创建了一种基于XML的“形义”结合的数学公式描述方法ScienceML,实现了一个浏览器/服务器结构的数学公式检索原型系统MRS(Math Retrieval System)。ScienceML既描述了公式中各个元素之间的嵌套、上下、左右等形式结构信息,又描述了数学公式蕴含的语义信息;形式结构的描述可以满足公式在科技文档中显示的需求,内在语义的描述可以提高数学公式检索的精度。MRS主要包括公式采集、数据库创建、公式索引及公式查询4个模块。数学公式采集模块使用网络机器人技术,从网络上收集数学公式;在数据库设计过程中,分别创建了文档数据库、公式数据库和索引数据库,数学公式在各数据库中以编号的形式进行连接,既节省了存储空间,也加快了查询速度;由于数学公式是以运算为主线的,数学公式的索引采用了分层索引的方法以抽象出数学公式的关键特征。数学公式查询采用了子结构查询和语义相似性查询,提高了检索的效果。数学公式检索系统经过测试运行,取得了较好的实验结果。

关键词：数学公式检索数学公式索引分层索引网络机器人

生物序列及其索引的压缩存储技术的研究与实现

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生物序列及其索引的压缩存储技术的研究与实现

作者：郑元荣哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

自从1953年DNA结构被揭示以来,分子生物学取得了巨大的进展。随着对生物大分子序列操纵能力的增强,生物信息学等学科研究的深入及人类基因组计划的完成,科研工作已经产生并仍在产生大量的数据,存储DNA序列信息及其索引所占用的空间也在... 详细信息

自从1953年DNA结构被揭示以来,分子生物学取得了巨大的进展。随着对生物大分子序列操纵能力的增强,生物信息学等学科研究的深入及人类基因组计划的完成,科研工作已经产生并仍在产生大量的数据,存储DNA序列信息及其索引所占用的空间也在呈指数增长。因此,设计高效的生物序列索引结构,研究生物序列数据的压缩存储技术成为生物数据库领域的重要研究课题。生物序列数据库中存储着规模巨大的生物序列信息,由于生物的关键基因往往有多个副本,这些信息中有很多重复子串,而且生物有时为了进化或“自私”的目的也要对某些基因进行复制。因此,生物序列数据库中存在大量数据冗余,是可以被压缩的。本文提出了一种结构并行的局部优化压缩算法,通过把生物序列数据分片到多台处理机,在单个处理机上采用广义后缀树来查找序列中冗余子串的方法,明显提高了序列压缩的处理速度。在生物序列分片压缩的基础上,本文还给出了一种结构并行的搜索操作算法。索引技术加快了序列处理的速度,现有的索引技术包括后缀树,后缀数组,q-gram和q-sample等。其中后缀树处理速度最快,但由于“内存瓶颈”问题不能应用在大序列上。本文提出了压缩的分层存储索引结构。这种结构采用一种自顶向下建立后缀树索引结构的方法,它由若干层组成,每层都可以依次独立建立,这样就有效避免了“内存瓶颈”问题。该结构在保证建立效率和搜索操作效率的同时,有效利用了存储空间。在此基础上,给出了其上的搜索操作算法。实验表明:本文的序列压缩算法与其他压缩算法相比,压缩效果有明显改进;分层存储索引的空间需求情况得到了较大缓解,同时其搜索操作的效率并未受到明显影响。

关键词：压缩并行处理生物序列后缀树分层索引