我目前正在编写一个基于视觉词的图像检索系统，它类似于文本检索中的向量空间模型。在这个框架下，每个图像用一个向量表示(在文献中有时也称为直方图)。基本上，向量中的每个数字都计算了每个"视觉单词"在该图像中出现的次数。如果两幅图像的向量"接近"在一起，这意味着它们有许多共同的图像特征，因此是相似的。
我基本上试图为一组这样的向量创建反向文件索引。我想要的东西，可以从数千(在试用阶段)扩展到数十万或百万+图像，这样一个自制的数据结构黑客将不起作用。
我看过Lucene，但显然它只索引文本(纠正我，如果我错了)，而在我的情况下，我希望它索引数字(即向量本身)。我见过这样的情况，人们通过以下方式将矢量转换为文本文档:
<3,6，…，> -> "w1 w2…wn"。基本上，任何非零的组件都被文本单词"w[n]"取代，其中n是该数字的索引。这个"文档"然后被传递给Lucene进行索引。
使用这种方法的问题是，向量的文本表示没有编码特定"单词"出现的频率，因此检索到的图像的排名不会很好。
有没有人知道一个成熟的索引API，可以处理向量，或者可能建议一个不同的编码方案，我的向量，以便我可以继续使用Lucene?我也看了Lucene的图像检索(live)项目，并尝试了它带来的演示，但当我运行该演示时产生的异常数量使我不确定是否使用它。
至于API语言，我对c++或Java都持开放态度。
提前感谢您的回复。
你可以试试GRire，它是一个实现了Bag of Visual Words模型的Java库。这是我的项目，我目前正在努力实现一个倒排索引。