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文檔簡介
1、移動(dòng)設(shè)備的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能與PC機(jī)相比,因此,鑒于移動(dòng)設(shè)備的性能,本文把移動(dòng)設(shè)備作為系統(tǒng)終端,將大量的數(shù)據(jù)分析工作放在服務(wù)器端處理,實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)據(jù)的快速處理,滿足數(shù)據(jù)的異地備份的需求。大量的網(wǎng)站圖像數(shù)據(jù)對(duì)于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算能力要求越來越高,圖像復(fù)雜的分類對(duì)圖像匹配的速度和效率要求越來越高,提高圖像的匹配度以及圖像的匹配速度成為圖像檢索技術(shù)的一個(gè)瓶頸。
基于上述問題的描述,本文將系統(tǒng)建立在Hadoop集群的基礎(chǔ)上,采用基
2、于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù),也就是依靠圖像的特征信息查找相似圖片,提出一種提取SIFT特征的基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù),幫助用戶查找圖片時(shí)獲取準(zhǔn)確的圖像信息,目的在于方便用戶準(zhǔn)確查找圖像資源,獲取更多有用的圖像信息,滿足用戶出行的需求。SIFT特征向量包含的信息豐富,對(duì)光照、旋轉(zhuǎn)、噪聲等具有不變性,具有一定的穩(wěn)定性和魯棒性。使用SIFT特征能夠在圖像中找到更多的特征點(diǎn),比其他算法更能滿足用戶的需求。本文采用一種自適應(yīng)尺度空間的高斯卷積尺寸和動(dòng)態(tài)修
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