基于Multi-probe LSH的菊花花型相似性计算

针对海量高维菊花图像相似性计算带来的挑战,研究了基于多探测局部位置敏感哈希技术的菊花表型相似性计算方法。针对菊花图像,采用SIFT技术提取菊花图像特征,并采用BoVW模型进行建模。由于图像特征的高维性质,海量的菊花表型相似性计算效率不高,为了提高计算效率,提出采用近似相似性技术中的多探测局部位置敏感哈希技术,用此方法构建菊花图像数据的哈希数据结构,在菊花相似性查询方面提高了计算效率,并确保了计算结果的质量。在菊花数据集上进行了计算效率和查询质量两方面的测试,并与典型的方法进行了试验对比和分析。结果表明,相比线性式扫描,平均查询成功概率达到0. 90以上,平均加速比为3. 3～19. 8。本文方法能够在查询质量和计算效率两方面通过参数设置提供灵活的优化选择,并对参数的选择提供了参考范围,可为海量菊花花型相似性计算提供参考。