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文檔簡介
1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)被越來越廣泛的應(yīng)用,圖像數(shù)據(jù)越來越多的在互聯(lián)網(wǎng)上傳播。無論是社交網(wǎng)絡(luò)還是搜索引擎等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,都會產(chǎn)生大量的圖像數(shù)據(jù)。然而面對這大量的圖像數(shù)據(jù)信息,靠人們?nèi)庋廴ゲ檎易约合胍男畔⑹欠浅@щy的,所以這些工作就需要交給計算機來完成。受限于單機的圖像檢索系統(tǒng)遠達不到海量圖像數(shù)據(jù)處理的要求,又正值分布式計算平臺的廣泛應(yīng)用之際,以及利用分布式計算平臺強大的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理能力,本文結(jié)合了Hadoop分布式平臺,研究并提出了基于Hado
2、op分布式平臺的圖像檢索系統(tǒng)。
圖像的SIFT特征提取對圖像檢索系統(tǒng)來說至關(guān)重要,用SIFT特征提取算法提取出來的圖像特征包含著圖像的重要信息,可以用該特征來代表一幅圖像,從而利用圖像特征的檢索來實現(xiàn)圖像的檢索。本文首先研究了SIFT算法的實現(xiàn)原理,然后再針對于SIFT算法中存在的不足之處做出了相應(yīng)的改進。首先針對原始SIFT算法在計算梯度時的不足之處,提出了更為精確的梯度計算方式;其次通過DCT變換使SIFT描述子的維度從1
3、28維降低到64維,從而降低了原始SIFT算法的維度;最后結(jié)合降低維度之后的圖像SIFT特征和圖像的NMI特征,從而生成信息量更為豐富的特征描述子。同時還通過引入HIPI分布式工具,實現(xiàn)了圖像數(shù)據(jù)集的分布式存儲,從而為圖像分布式處理提供基礎(chǔ)。隨后編寫MapReducc程序?qū)崿F(xiàn)了圖像特征的分布式提取,并提出了基于K-means的圖像特征聚類分析,設(shè)計了相應(yīng)的HBase數(shù)據(jù)表來存儲聚類之后的圖像特征信息,同時還設(shè)計了基于k-dtree的圖像
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