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无结构P2P网络中基于内容的图像检索方法_殷苗苗
随着电子技术和计算机技术的发展， 数字图像处理进入高速发展时期， 对大量图像进行有效分类和检索也随之成为许多科研人员的研究课题。 P2P 网络中基于文本的图像检索， 需要手工对图像注释关键字，工作量大，且不准确。因此，引入基于内容的图像检索作为图像检索领域的主流技术［2］，直接对图像的内容（颜色、纹理、形状及空间位置等）进行分析，抽取出特征向量作为图像的索引，计算查询图像和目标图像的相似距离，按照相似度匹配进行检索。 P2P 网络搜索方法包括结构化 P2P 方法和非结构化 P2P 方法。前者基于分布式 Hash 表算法，由于图像特征向量空间到实际的节点的 ID 不是等距同构映射，所以只能对关键字进行简单的匹配，不支持模糊查询。非结构化方法给予节点充分的自主性，采用广播方法定位资源，然而各种算法如洪泛（Flood）与随机漫步（Random Walk）等属于盲目搜索，每次搜索都会产生大量的网络流量，对网络造成了很大的负担，影响了系统的可扩展性，大部分情况下效率较低。本文提出一种非结构化 P2P 中基于内容的图像检索方法，减少了盲目搜索造成的网络流量，提高了搜索效率。
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