【摘 要】
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kD树是近邻搜索中应用最广泛的算法之一，针对其性能随着空间维度的增加而迅速降低的问题，提出一种可应用到高维空间的kD树搜索算法——okD树．在该okD树的创建过程中，左右子结点之
【机 构】
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国防科技大学计算机学院,湖南警察学院信息技术系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202118);国家“八六三”高技术研究发展计划(2012AA01A301)
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kD树是近邻搜索中应用最广泛的算法之一，针对其性能随着空间维度的增加而迅速降低的问题，提出一种可应用到高维空间的kD树搜索算法——okD树．在该okD树的创建过程中，左右子结点之间保留重叠区域，重叠区域不参与后续的划分而是直接传递到子结点；在搜索过程中，对于存在重叠区域的子结点不进行回溯，以提高okD树的搜索效率，不进行回溯的子结点中包含的重叠区域扩大了搜索范围，从而提高了搜索精度．实验结果表明okD树算法的性能优于当前主流的近似kD树算法．
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