ND-Arbre
Structure d'indexation multidimensionnelle
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L'importance des bases de données multimédia n'a cessé de croître ces dernières années dans les domaines d'application les plus divers, tels que la médecine, la géographie, etc. Cette évolution crée le besoin de structures d'indexation plus efficaces afin que les bases de données puissent être utiles et renvoyer des résultats précis en peu de temps. Généralement, ces bases de données utilisent des structures d'indexation multidimensionnelles pour traiter les vecteurs de caractéristiques extraits des éléments multimédias. Cependant, la majorité des structures d'indexation ...
L'importance des bases de données multimédia n'a cessé de croître ces dernières années dans les domaines d'application les plus divers, tels que la médecine, la géographie, etc. Cette évolution crée le besoin de structures d'indexation plus efficaces afin que les bases de données puissent être utiles et renvoyer des résultats précis en peu de temps. Généralement, ces bases de données utilisent des structures d'indexation multidimensionnelles pour traiter les vecteurs de caractéristiques extraits des éléments multimédias. Cependant, la majorité des structures d'indexation multidimensionnelles existantes souffrent de la « malédiction de la dimensionnalité », ce qui rend la recherche dans des espaces de grande dimension difficile. Dans ce travail, nous avons développé une structure d'indexation efficace pour prendre en charge de grandes bases de données contenant des données de grande dimension (plus de 100). La nouvelle structure d'indexation, ND-Tree (Norm Diagonal Tree), est basée sur une nouvelle technique de réduction de dimension reposant sur deux mesures métriques, la norme euclidienne et la distance à la diagonale du cube unité.
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