82、图像检索技术：MDSS算法与平滑最近邻估计的应用与优化

图像检索技术：MDSS算法与平滑最近邻估计的应用与优化

1. 多维度尺度显著性（MDSS）算法分析

在纹理分类和检索任务中，多维度数据的应用逐渐受到关注。Kadir和Brady提出的尺度显著性算法可扩展用于处理多维度数据，但随着数据维度增加，计算效率显著降低。为解决这一问题，评估了基于不同熵和散度度量的两种MDSS方法，其计算复杂度与数据维度呈线性关系。

分析表明，k - d分区方法优于基于图的方法。还引入了一种基于k - d分区算法和总变差距离的新散度估计方法，并通过实验验证了其适用性。

在纹理检索任务中，多维度数据提升了各测试描述符的性能，但选择合适的描述符对平均检索效果的影响更为显著。例如，单独使用自旋图像的效果最差，RIFT能提高平均召回率，而将两者结合使用时，检索性能得到最显著的提升。

以下是不同描述符在纹理检索任务中的性能对比表格：
| 描述符 | 平均召回率表现 |
| ---- | ---- |
| 自旋图像 | 最差 |
| RIFT | 有所提高 |
| RIFT + 自旋图像 | 最显著提升 |

mermaid流程图展示纹理检索任务中描述符选择与性能关系：

graph LR
    A[描述符选择] --> B[自旋图像]
    A --> C[RIFT]
    A --> D[RIFT + 自旋图像]
    B --> E[低性能]
    C --> F[中等性能]
    D --> G[高性能]

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