ESR-tree: 提升图像数据库检索效率的高维索引结构
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更新于2024-08-08
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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。
2012-03-21 上传
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