Abstract-Tillkomsten av stora bilddatabaser (>10 000) har skapat ett behov av verktyg som kan söka och organisera bilder automatiskt genom deras innehåll. Detta dokument fokuserar på användningen av hierarkiska trädstrukturer för att både snabba upp sökning-för-query och organisera databaser för effektiv surfning. Den första delen av detta dokument utvecklar en snabbsökningsalgoritm baserad på bästa-första gren och bunden sökning. Denna algoritm är utformad så att hastighet och noggrannhet kontinuerligt kan handlas bort genom valet av parameter λ. Vi finner att algoritmen är mest effektiv när den används för att utföra ungefärlig sökning, där den normalt kan minska beräkningen med en faktor på 20-40 för noggrannhet från 80% till 90%. Vi presenterar sedan en metod för att utforma en hierarkisk webbmiljö som vi kallar en likhetspyramid. Likheten pyramid grupperar liknande bilder tillsammans samtidigt som användare kan visa databasen på olika nivåer av upplösning. Vi visar att likhetspyramiden bäst konstrueras med hjälp av agglomerativa (bottom-up) klustering metoder, och presentera en snabb-sparse klustering metod som dramatiskt minskar både minne och beräkning över konventionella metoder.
Chen och Al. REF fokuserar på användningen av hierarkiska trädstrukturer för att både påskynda sökningar efter fråga (uppifrån och ner) och organisera databaser för effektiv surfning (nedifrån och upp).
Hierarchical Browsing and Search of Large Image Databases
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}