ESR-tree: 提升图像数据库检索效率的高维索引结构

本文主要探讨了图像数据库基于内容检索的索引方法研究，针对提高检索效率的问题，作者林坤辉、徐焕和周昌乐在2006年针对SR-tree和X-tree两种成熟的高维索引技术进行了深入分析。SR-tree通过引入超矩形来减少区域重叠，提高查询性能，但仍有重叠现象。而X-tree则通过引入超级节点来避免过多的区域重叠，但在处理矩形区域时，性能可能受限于其几何特性。 在设计上，作者提出了一种新的高维索引结构ESR-tree（Extended SR-tree），它结合了超矩形和超球形的包络方法，通过改进插入和分裂算法，有效地降低了重叠率，减少了不必要的分裂，保持了树的平衡。这不仅降低了CPU时间和I/O操作次数，从而提高了检索效率，而且随着数据量和维数的增加，ESR-tree的性能表现显著优于SR-tree和X-tree。 文章的关键点在于如何利用超级节点优化高维索引结构，以达到更高的查询效率。通过对SR-tree和X-tree算法的深入剖析，作者找到了改进的方向，并通过实验验证了新方法的有效性。该研究对于提高图像数据库的检索性能具有重要的实践价值，特别是在处理大规模高维数据时，ESR-tree展现出的优势更为明显。 本文的主要贡献在于提出了一种创新的索引策略，结合了两种方法的优点，旨在解决高维索引中的重叠问题，并通过实证结果证明了其在实际应用中的优越性。这对于图像数据库管理和内容检索技术的发展具有重要意义，也为其他领域的高维数据处理提供了新的思考角度和解决方案。