基于矢量量化的近邻查询研究

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1、摘要多维数据的近邻查询是多媒体数据处理领域最常用的基本操作之一，并长期都是研究的热点。然而已提出的索引大多面临高维、海量等问题的困扰。由于矢量量化技术具有较好的数据量缩减特性，在针对高维索引研究方面，基于矢量量化的高维索引已成为一个新的研究热点。本文首先介绍了多维近邻查询的基本概念和基本思路，以及几种现代索引方法的基本思想。其次，结合近邻查询的需要，介绍了矢量量化相关原理和技术。对与矢量量化相关的近邻查询方法进行了分析对比。然后论文分析了乘积量化和残差量化在查询中的作用，并介绍和分析了两种针对近似查询的使用残差量化方法的索引结构。论文总结了以往两种基于矢量量化的过滤

2、方法，胞腔近似方法和超平面方法，并且引入了基于胞腔距离的过滤方法。经过实验验证，针对精确查询，基于胞腔距离的新过滤方法有较好的查询特性。最后，本文总结了矢量量化类索引的规律，并且给出了这类索引可能的研究方向。关键词：多维索引近邻查询矢量量化胞腔距离界限残差量化AbstractNearNeighborqueryingonmultidimensionaldataisoneofthemostcommonformulationsindigitalmediaprocessingapplications,whichhasbeenextensivelystudiedforlong

3、.Mostoftheapproachespublishedthusfararestillbesetbysuchproblemsashighdimensionandlargescale.Asvectorquantizationhasmanygoodfeatures,indexesbasedonvectorquantizationhavebecomeanewapproachforsimilaritysearchwhichisbothpromisingandpractical.Inthethesis,wefirsttakeageneralviewonthemultidim

4、ensionalsimilarityquery,difficultiesandgeneralideas,andthebasicideaofseveralstate-of-artindexingmethods.ThenweintroducetheprinciplesandtechniquesofvectorquantizationaccordingtotheneedofNNS.Thenweanalyzethepowerofproductquantizationandresidualquantization,andtalkabouttwowaysforapproxima

5、tesearchbyresidualquantization.Fortheexactnearneighborquery(ENN),wesummarizetwotraditionalpruningmethodsrespectivelybasedoncellapproximationandhyper-plane,andthenintroduceanewmethodbasedoncell-distancewhichissimpleandpowerful,withenoughsupportingexperimentalresults.Finally,thisthesissu

6、mmarizesthelawofindexingmethodsbasedonVQ,andproposessomepossibleimprovingways.Keywords:Multi-dimensionalIndex,NearNeighborSearch,VectorQuantization，Cell-DistanceBounding,ResidualQuantization目录第一章绪论.........................................................................................

7、..................11.1研究背景和意义............................................................................................11.2国内外研究现状............................................................................................21.3论文内容和结构.................................................