Effiziente Mannigfaltigkeitsbewertung für die Bildrückgewinnung

Mannigfaltigkeitsbewertung (MR), ein grafikorientierter Bewertungsalgorithmus, wurde weitreichend in der Informationsrückgewinnung angewendet und hat hervorragende Leistungen und Machbarkeit bei verschiedenen Datentypen gezeigt. Insbesondere wurde es erfolgreich für die inhaltsbasierte Bildrückgewinnung eingesetzt, aufgrund seiner herausragenden Fähigkeit, die zugrundeliegende geometrische Struktur der gegebenen Bilddatenbank zu entdecken. Allerdings ist die Mannigfaltigkeitsbewertung rechnerisch sehr aufwendig, sowohl in den Phasen der Graphenkonstruktion als auch der Bewertungsberechnung, was ihre Anwendbarkeit auf sehr große Datensätze erheblich einschränkt. In diesem Papier erweitern wir den ursprünglichen Mannigfaltigkeitsbewertungsalgorithmus und schlagen einen neuen Rahmen namens Effiziente Mannigfaltigkeitsbewertung (EMR) vor. Wir zielen darauf ab, die Mängel von MR aus zwei Perspektiven anzugehen: skalierbare Graphenkonstruktion und effiziente Berechnung. Konkret bauen wir einen Ankergraph auf dem Datensatz anstelle des traditionellen k-nächsten Nachbarn Graphen und entwerfen eine neue Form der Adjazenzmatrix, die genutzt wird, um die Bewertungsberechnung zu beschleunigen. Die experimentellen Ergebnisse auf einer realen Bilddatenbank demonstrieren die Effektivität und Effizienz unserer vorgeschlagenen Methode. Mit einer vergleichbaren Leistung zur ursprünglichen Mannigfaltigkeitsbewertung reduziert unsere Methode erheblich die Rechenzeit und macht sie zu einer vielversprechenden Methode für groß angelegte reale Rückgewinnungsprobleme.