[发明专利]基于比特向量的多媒体信息检索方法和系统

摘要

本发明公开了一种基于比特向量的多媒体信息检索方法和系统，所述方法包括：提取当前多媒体信息的特征数据后，得到当前多媒体信息的n维的高维特征向量；将n维的高维特征向量通过投影矩阵变换后得到m维的中间向量；将m维的阈值向量的各元素分别与中间向量的相应元素进行比较，根据比较结果对中间向量进行二值化，得到当前多媒体信息的m维的比特向量；其中，m小于n；根据得到的比特向量，在多媒体特征数据库中查找出与该比特向量相似的比特向量，将查找出的比特向量所对应的多媒体信息作为检索结果输出。该方法保证了原有向量识别能力，将多媒体信息的高维特征向量映射为低维的比特向量后，使得基于比特向量的检索效率更高、检索消耗更小。

主权项

一种基于比特向量的多媒体信息检索方法，其特征在于，包括：提取当前多媒体信息的特征数据后，得到所述当前多媒体信息的n维的高维特征向量，记为X(x1,x2,...,xn)；将高维特征向量X(x1,x2,...,xn)通过投影矩阵P变换后得到m维的中间向量W(w1,w2,...,wm)；将m维的阈值向量的各元素分别与所述中间向量的相应元素进行比较，根据比较结果对所述中间向量进行二值化，得到所述当前多媒体信息的m维的比特向量；其中，m小于n；根据得到的比特向量，在多媒体特征数据库中查找出与该比特向量相似的比特向量，将查找出的比特向量所对应的多媒体信息作为检索结果输出；其中，所述投影矩阵P为m×n的矩阵，并满足以下条件：对于资料库中存储的各已分类的多媒体信息的高维特征向量，其中同类的高维特征向量经过P变换后的向量间距离期望值，与不同类的高维特征向量经过P变换后的向量间距离期望值的差值最小；所述阈值向量满足以下条件：对于所述资料库中存储的各多媒体信息的高维特征向量，其中同类的高维特征向量经过P变换、并经过所述阈值向量比较、二值化后的向量间距离期望值，与不同类的高维特征向量经过P变换、并经过所述阈值向量比较、二值化后的向量间距离期望值的差值最小。