汪 昀,朱 明,冯伟国

(中国科学技术大学自动化系,合肥230027)

一种支持海量人脸图片快速检索的索引结构

汪 昀,朱 明,冯伟国

(中国科学技术大学自动化系,合肥230027)

为了在大规模的人脸数据库中准确快速地检索到所需图像,提出一种相似人脸检索方法。提取人脸图片的局部二值模式特征,通过建立投影矩阵将特征从欧几里德空间映射到汉明空间实现降维,再采用改进的多比特编码方法对降维后的特征进行编码,并生成图片签名,以曼哈顿距离取代汉明距离衡量签名之间的相似度,根据图片签名集合构建倒排索引表,通过倒排索引表高效地查找相似图片。包含20万张人脸图片的实验数据集的结果表明,该方法在保证检索精度的前提下,检索时间控制在0.15 s以内,能够满足海量人脸图片检索的准确性与实时性要求。

海量人脸图片;局部二值模式特征;图片签名;多比特编码;倒排索引;快速检索

1 概述

随着互联网的快速发展和实际应用,人类的生产生活已经迈入信息化的时代。互联网应用一方面为人们带来诸多便利,提供大量资讯,另一方面信息化的社会生活正产生指数级的信息量增长。面对互联网信息的爆炸式增长,如何有效、快速地寻找有价值的资讯是目前计算机研究的热点问题。这其中多媒体技术的发展尤为快速,互联网中图像的使用不断在扩大,据统计视觉信息的比重已占到互联网信息的25%以上。图像以其所含有的丰富信息量在日常生活中发挥着无法替代的信息媒介作用,而人脸图片的比重约占所有图片的60%以上［1］,面向海量的人脸图片进行快速有效的相似性检索逐渐成为一个研究热点。……