[发明专利]基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统有效
| 申请号： | 201711132235.6 | 申请日： | 2017-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN108052535B | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 张冬明;云晓春;靳国庆;包秀国;袁庆升;刘欢 | 申请（专利权）人： | 国家计算机网络与信息安全管理中心;中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06F16/583 | 分类号： | G06F16/583;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国;梁挥 |
| 地址： | 100031*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法和系统，包括：根据层次聚类算法对包含视觉特征的数据集进行层次聚类以获得聚类树，并根据聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心；根据该处理器个数和该聚类中心的个数，建立该聚类中心到各处理器的映射，以在各处理器的本地内存中建立哈希表；根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离，选择多个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项；在每个待查表项上计算查询数据的哈希值，选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点，通过计算该候选点与该查询数据之间的距离，对该候选点进行筛选得到查询结果。由此本发明可显著地提高查询效率，应对千万规模的数据检索。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 处理器 平台 视觉 特征 并行 快速 匹配 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于多处理器平台的视觉特征并行快速匹配方法，其特征在于，包括：步骤1、提取图片或视频帧的视觉特征，并将所有该视觉特征集合为数据集，根据层次聚类算法对该数据集进行层次聚类以获得聚类树，并通过该图片数据的规模和多处理器平台中处理器个数确定聚类阈值，根据该聚类阈值确定该聚类树中各类别的聚类中心；步骤2、根据该处理器个数和该聚类中心的个数，建立该聚类中心到各处理器的映射，以在各处理器的本地内存中建立哈希表；步骤3、根据用户输入的查询数据与各聚类中心的距离，选择K个聚类中心所对应的哈希表作为待查表项，其中K为正整数；步骤4、在每个待查表项上计算查询数据的哈希值，选择与查询数据哈希值相同的数据作为查询结果的候选点，通过计算该候选点与该查询数据之间的距离，对该候选点进行筛选，并将筛选得到的候选点作为查询结果。
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