LIRE原理与源码分析（一）——代码结构

LIRE：Lucene Image Retrieval

1. LIRE原理与源码分析（二）—— 代码结构

2. LIRE原理与源码分析（二）—— 相关接口

LIRE是一个基于Lucene实现的开源图像检索引擎，最早是由澳大利亚人Mathsia Lux用Java语言开发的。使用LIRE进行图像检索的过程可以概括为两部分：构建索引和查询。首先，LIRE可以读取一个目录内的图片，并基于多种不同的图像特征提取算法提取出这些图片的特征，然后基于Lucene对特征构建索引文件。搜索阶段则通过比较查询图片的特征和索引文件获得相似图片。过程如图１所示。

图1

从图1中可以看出，这里涉及的接口主要有三种：LireFeature，DocumentBuilder和ImageSearcher。

代码结构

LIRE中的文件很多，但实现代码都在net.semanticmetadata.lire（下文称此目录为根目录）中，并且包目录很清晰。

• 根目录中主要是一些接口和抽象类。其中类名跟DocumentBuilder相关的接口定义了构建索引相关的方法，跟ImageSearcher相关的接口定义了搜索相关的方法。ImageSearchHits用来保存搜索的结果。
• clustering：KMeans方法和多线程并行KMeans方法的实现类
• filter：两个对搜索结果进行过滤的实现类。
• imageanalysis：包含LireFeature接口，以及多种实现了LireFeature接口的具体的特征实现类。
• impl：定义了创建多种具体的DocumentBuilder的实现类和创建多种ImageSearcher的实现类。
• indexing：这个包内的类比较杂，有一些还不太清楚，包括LSH等哈希方法进行索引的实现类等。
• matrix：包括距离矩阵（DistanceMatrix）和相似度矩阵（SimilarityMatrix）的接口
• utils：一些常用的工具类，包括数据转换（ConversionUtils）、文件操作（FileUtils）、图像操作（ImageUtils）、索引创建与优化（LuceneUtils）、计算距离度量（Metricsutils）、序列化（SerializationUtils）、采样数据（StatsUtils）。