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文檔簡(jiǎn)介
1、大數(shù)據(jù)的時(shí)代已經(jīng)到來(lái),面對(duì)繁瑣且復(fù)雜的海量數(shù)據(jù),如何客觀而又準(zhǔn)確地從大規(guī)模的數(shù)據(jù)中挑選出對(duì)我們的生活工作有用的信息,是我們應(yīng)對(duì)和處理海量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵所在。處理大規(guī)模的圖像數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)處理中的一個(gè)分支,而怎樣既快又精準(zhǔn)地從規(guī)模龐大的圖像集合中檢索出相似圖像是目前亟待解決的問(wèn)題。
本文針對(duì)海量圖片的檢索,以減少圖像檢索時(shí)間和增加檢索準(zhǔn)確率為目的,在云計(jì)算平臺(tái)下,采用分布式技術(shù),解決了海量圖像檢索過(guò)程中的關(guān)鍵技術(shù)。主要完成以下幾項(xiàng)工
2、作:
(1)分析并研究了基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。主要包括對(duì)低層視覺特征中顏色特征、紋理特征和形狀特征等的提取方法,圖像特征向量提取后的歸一化處理,特征匹配過(guò)程中相似性度量的方法,以及相似性匹配過(guò)程中的對(duì)系統(tǒng)性能的評(píng)價(jià)準(zhǔn)則。
(2)實(shí)現(xiàn)單機(jī)環(huán)境下的基于Lucene的圖像檢索。在對(duì)圖像進(jìn)行特征提取后,結(jié)合Lucene庫(kù)對(duì)圖像的特征建立索引,生成索引文件。實(shí)現(xiàn)了能夠?qū)τ脩糨斎氲膱D像檢索出對(duì)應(yīng)的相似圖片的功能。<
3、br> (3)搭建了分布式的Hadoop系統(tǒng)。利用Apache Hadoop平臺(tái)搭建了一個(gè)高效率的分布式系統(tǒng),并在系統(tǒng)中部署了相關(guān)服務(wù)。
(4)在分布式環(huán)境下對(duì)大規(guī)模圖像集合建立了倒排索引庫(kù)。本文選擇顏色直方圖、MPEG-7顏色布局描述符、MPEG-7邊緣直方圖和Gabor紋理特征四個(gè)特征對(duì)圖像進(jìn)行特征提取,并采用Lucene對(duì)圖像建立倒排索引庫(kù),并且實(shí)驗(yàn)比較了分布式環(huán)境下與單機(jī)環(huán)境下索引創(chuàng)建的效率。
(5)依據(jù)索
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