基于MapReduce的圖像檢索的研究與應(yīng)用.pdf

1、在現(xiàn)代數(shù)據(jù)信息快速增長(zhǎng)的年代，互聯(lián)網(wǎng)上的信息量成倍的增長(zhǎng)，圖像信息也逐步增多，這對(duì)我們信息擴(kuò)充的同時(shí)，也給我們信息圖像的檢索帶來(lái)了影響，因此如何快速而精準(zhǔn)的從大量的數(shù)據(jù)中檢索出我們所需要的數(shù)據(jù)信息，成為了當(dāng)前工作者所鉆研的熱門的問(wèn)題。隨著人們對(duì)圖像檢索的深入研究，從而誕生了不單單基于關(guān)鍵字的檢索方式，其中基于內(nèi)容的檢索方法因其檢索的準(zhǔn)確率而逐步得到重視。
　　本文主要研究在MapReduce上的圖像檢索算法。將圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在HDF

2、S上，通過(guò)MapReduce對(duì)圖像建立索引，從而實(shí)現(xiàn)圖像的檢索。本文主要是利用SIFT算法對(duì)圖像進(jìn)行特征的提取，將其特征向量映射到LSH算法上，通過(guò)局部特征對(duì)圖像進(jìn)行哈希計(jì)算，利用漢明距離法對(duì)圖像的距離進(jìn)行計(jì)算，對(duì)其建立索引，通過(guò)MapReduce的框架模型實(shí)現(xiàn)該算法，從而檢索出圖像。
　　本文通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)處理框架Hadoop的研究，深入研究HDFS和MapReduce的特性，結(jié)合MapReduce和基于SIFT特征的LSH算法，