無結(jié)構(gòu)P2P網(wǎng)絡(luò)中基于內(nèi)容的圖像檢索方法_殷苗苗

　　隨著電子技術(shù)和計算機技術(shù)的發(fā)展， 數(shù)字圖像處理進入高速發(fā)展時期， 對大量圖像進行有效分類和檢索也隨之成為許多科研人員的研究課題。 P2P 網(wǎng)絡(luò)中基于文本的圖像檢索， 需要手工對圖像注釋關(guān)鍵字，工作量大，且不準(zhǔn)確。因此，引入基于內(nèi)容的圖像檢索作為圖像檢索領(lǐng)域的主流技術(shù)［2］，直接對圖像的內(nèi)容（顏色、紋理、形狀及空間位置等）進行分析，抽取出特征向量作為圖像的索引，計算查詢圖像和目標(biāo)圖像的相似距離，按照相似度匹配進行檢索。 P2P 網(wǎng)絡(luò)搜索方法包括結(jié)構(gòu)化 P2P 方法和非結(jié)構(gòu)化 P2P 方法。前者基于分布式 Hash 表算法，由于圖像特征向量空間到實際的節(jié)點的 ID 不是等距同構(gòu)映射，所以只能對關(guān)鍵字進行簡單的匹配，不支持模糊查詢。非結(jié)構(gòu)化方法給予節(jié)點充分的自主性，采用廣播方法定位資源，然而各種算法如洪泛（Flood）與隨機漫步（Random Walk）等屬于盲目搜索，每次搜索都會產(chǎn)生大量的網(wǎng)絡(luò)流量，對網(wǎng)絡(luò)造成了很大的負(fù)擔(dān)，影響了系統(tǒng)的可擴展性，大部分情況下效率較低。本文提出一種非結(jié)構(gòu)化 P2P 中基于內(nèi)容的圖像檢索方法，減少了盲目搜索造成的網(wǎng)絡(luò)流量，提高了搜索效率。