优化Omni_顺序扫描算法：一种补充策略

"本文介绍了一种针对Omni_顺序扫描算法的补充算法，旨在优化高维数据检索效率，尤其是在视频数据库和图像检索中的应用。该算法通过改进Omni_坐标的结构，不仅保留了原算法利用三角不等式进行过滤的功能，还增加了第二级过滤机制，进一步减少需要比较的对象数量，从而降低了I/O操作的次数，提升了索引算法的性能。通过在500幅RGB位图上进行的6组实验，实验结果表明新算法在不同焦点数和查询半径下的检索效率提升率在17.3%到30.3%之间，证实了算法的有效性。同时，文章对实验数据进行了详细的比较分析，为高维访问方法和相似检索提供了新的思路。" 这篇论文的核心知识点包括： 1. **Omni_顺序扫描算法**：这是一类用于高维数据索引和检索的算法，通过特定的坐标结构，能够有效地利用三角不等式进行距离过滤，降低比较的复杂度。 2. **补充算法的设计**：作者提出的补充算法是对Omni_顺序扫描算法的优化，主要改进在于添加了第二级过滤步骤，进一步减少了需要处理的数据量，提高了算法效率。 3. **坐标结构的修改**：为了实现第二级过滤，论文中对Omni_坐标的结构进行了调整，以支持更精细的数据筛选。 4. **I/O操作的减少**：新算法的关键优势在于通过减少比较对象，降低了I/O操作次数，这对于磁盘密集型的数据库系统来说是非常重要的优化。 5. **实验验证**：500幅RGB位图的6组实验数据证明了新算法的优越性，检索效率的显著提升（21.9%至30.3%）显示了算法的有效性。 6. **比较分析**：除了实验结果，文章还对数据进行了深入的比较分析，这有助于理解算法在不同条件下的表现，为未来的研究提供了参考。 7. **应用场景**：该算法特别适用于计算机应用中的视频数据库和图像检索场景，尤其是在处理高维度数据时，可以提高相似检索的速度和准确性。 8. **关键词**：涵盖了计算机应用、视频数据库、图像检索、高维访问方法、顺序扫描、范围查询和相似检索等领域，这些关键词揭示了论文研究的主要方向和技术焦点。 该论文提供了一种改进的高维数据检索策略，对于提升大规模数据集上的相似性搜索性能具有实际意义，为相关领域的研究和实践提供了有价值的贡献。