基于Multi-probe LSH的菊花花型相似性计算

基于Multi-probe LSH的菊花花型相似性计算标题：基于Multi-probe LSH的菊花花型相似性计算摘要：随着大数据时代的到来，相似性计算在各个领域中的重要性越来越受到关注。其中，对于花

Multi-probeLSH 基于的菊花花型相似性计算 标题：基于Multi-probeLSH的菊花花型相似性计算 摘要： 随着大数据时代的到来，相似性计算在各个领域中的重要性越来越受到关注。其中， 对于花卉领域而言，识别和比较不同花卉品种的相似性具有重要的研究价值。本论文 提出了一种基于Multi-probeLSH（LocalitySensitiveHashing）的方法，用于计算 菊花花型的相似性。通过该方法，可以实现快速的花型识别和比较，以便于花卉研究 人员和花卉爱好者进行花卉品种的鉴定和比较。 1.引言 随着人们对自然界的关注增加，花卉研究变得越来越重要。花卉的形态特征对于种类 鉴定和分类非常重要。目前，传统的花卉形态学分析方法需要大量的时间和人力，且 存在主观性的问题。因此，开发一种高效、快速、准确的花型相似性计算方法具有重 要意义。 2.相关工作 传统的相似性计算方法包括基于特征向量的方法、基于图像处理的方法等。然而，这 些方法往往需要进行复杂的数据预处理和特征提取，且计算复杂度较高。为了解决这 些问题，一种基于多探测LocalitySensitiveHashing（Multi-probeLSH）的方法被 提出，该方法通过哈希技术实现高效的相似性计算。 3.菊花花型的特点 菊花是一种常见的花卉品种，其花型形态多样，包括直立型、半浅杯型、垂直型等。 菊花花型的识别和比较对于种类鉴定和花卉研究非常重要。 4.Multi-probeLSH的基本原理 Multi-probeLSH是一种近似最近邻搜索技术，其基本原理是将数据映射到哈希空间 中，并在哈希空间中近似地计算数据之间的相似性。通过多次哈希探测和优化搜索策 略，可以提高相似性计算的效率。 5.基于Multi-probeLSH的菊花花型相似性计算方法 5.1数据预处理