文档介绍：禁忌搜索算法摘要:随着网络应用不断广泛,网络数据也呈几何级增长。基于内容的图像搜索算法成为一个很好的解决方案。该文为图像提取方法提供了一个新的高效的框架,该算法框架相对于以前所使用的基于流形的方法具有明显的优势:本方法框架可以直接对图像数据评定相关性并返回相关性最高的图像数据,而以往的基于流形的方法必须要从特征空间到一个不清晰的语义流形空间做一个映射,并对这个映射进行学习。关键词:图像;CUDA;熵;流形中图分类号::A文章编号:1009-3044(2009)27-7748-03 ActiveTabuSearch JIMin-hui (CollegeofSoftwareEngineering,SoutheastUniversity,Nanjing210096,China) Abstract:work--:ourmethodcandirectlyrankandreturnrelevantimagesanddoesnotneedtolearnamappingfromthefeaturespacetotheunclearsemanticmanifoldspace,furtheravoidingtheunnecessaryexplorationonthedimensionalityofthesemanticspace. Keywords:image;CUDA;manifold 随着信息技术的日益发展,有一样东西以无可遏制的速度增长着,这就是数据。21世纪初多媒体硬件和软件技术得到迅速发展,多媒体已广泛地应用于多个领域,如公共信息业、广告、教育、医学、商业及娱乐等。可获取的图像等多媒体数据急剧增长。如何组织、表达、存储、管理、查询和检索这些海量的数据,是对传统数据库技术的一个重大挑战。由于图像具有形象、直观、内容丰富等特点,接近人们的认知方式,成为不可或缺的多媒体内容。如果没有对图像等多媒体数据有效存储、检索的方法,大量信息将淹没在数据的海洋之中,而无法被人们识别和利用。因此,如何将数字图像处理、模式识别技术、计算机视觉技术与传统数据库技术结合起来,建立高效的图像检索机制成为迫切需要解决的问题。 1算法提出的背景 CBIR(ContentBasedImageRetrieval),即基于内容的图像检索,是指直接采用图像内容进行图像信息查询的检索,即在图像数据库中检索与用户所提交样本图像在内容上一致或相似的图像集合的过程,通过对图像底层特征的比较来实现检索。该技术是当前较为热门的话题。相对于基于文本的搜索引擎而言,CBIR是在几何空间上进行搜索,而非基于文本搜索引擎的图形空间。目前,尽管CBIR技术已经取得了一些成果,但其尚远远不能满足人们的需要。其难点在于缺乏对图形和语义空间足够的描述。最近一段时间,用于图像检索的基于流形表示图形的方法引起了人们的关