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Web规模图像数据库上的部分重复聚类和可视模式发现
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上传时间: 2021-03-19
详细说明：在本文中，我们研究发现视觉图案和部分重复的图像的问题，这是视觉概念表示和图像解析的基础，但是在数据库非常庞大（例如由商业搜索引擎索引的数十亿图像）时非常具有挑战性。尽管已经针对部分重复的聚类或视觉模式发现进行了复杂算法的广泛研究，但是由于它们本质上都是聚类问题并且需要成对比较，因此它们中的大多数都不能轻易扩展到这种规模。为了解决此计算难题，我们引入了一种新颖且高度可并行化的框架，以在分布式计算系统中以统一的方式发现部分重复的图像和视觉模式。我们强调局部特征的嵌套属性，并提出广义嵌套特征（GNF）作为区域和局部模式的中间层表示。然后，由GNF发现初始的粗簇，在该簇上定义了克GNF来表示并发视觉模式。之后，使用有效的合并和精炼算法来获得部分重复的聚类，并利用概率GNF模型的逻辑组合来表示部分重复的图像的视觉模式。大量实验表明，该算法在部分重复聚类和视觉模式发现方面具有可并行性和有效性。使用2000台机器，分别花费大约8分钟和400分钟来处理100万张和4000万张图像，与以前的方法相比，这是非常有效的。
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