Hadoop平台下图像检索系统的设计与实现

发布时间：2022-01-14 05:33

　　随着信息技术的发展,网络中的图像数据飞快增长。大规模图像的精确检索已成为一个非常值得关注的问题,这个问题也为研究者们带来了很大的挑战。传统图像检索方式已经无法满足这几乎指数型增长的图像数据,应对海量图像数据的检索任务,分布式处理成为了研究图像检索的重要方向。由此本文提出在Hadoop平台下构建图像检索系统,以此实现图像的并行化检索,将在以下几个方面进行研究:图像存储是系统的基础,本文将图像数据以序列文件的形式存储于HDFS中,建立系统的图像库。图像特征提取任务在图像检索中至关重要,SIFT算法是图像检索中重要的特征提取方法,但其缺少颜色信息。因此本文提出采用融合颜色不变量的CSIFT算法与MapReduce分布式编程模型结合的方法,从而实现并行化特征提取,生成带有颜色信息的特征向量。本文对BoVW模型进行优化,在生成视觉词典时采用结合MaxMin准则的Canopy-Kmeans聚类算法。此算法使得整个聚类过程不掺杂人为因素的影响。在CSIFT局部特征量化为词频向量后,对其进行加权处理,使每个视觉单词都分配有权重。从而增加了对图像的描述能力,在此基础上构建倒排索引。并将以上优化的BoVW... 

【文章来源】：新疆大学新疆维吾尔自治区 211工程院校

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图像检索主界面

确定待检索图像

选择图像数量（4）点击“检索”按钮，查询图像，输出检索结果，如图5-8所示反馈给用

【参考文献】：
期刊论文
[1]应用MapReduce与视觉描述符的图像检索算法[J]. 盛昀瑶,张福泉,任艳.  重庆理工大学学报(自然科学). 2018(12)
[2]基于Hadoop平台的大数据图像分类机制[J]. 张睿萍,马宗梅.  吉林大学学报(理学版). 2018(05)
[3]融合彩色信息与SIFT特征的帧内复制粘贴篡改检测[J]. 李小琛,黄添强.  计算机系统应用. 2018(07)
[4]基于Hadoop的海量车牌图像处理优化技术[J]. 侯向宁.  计算机技术与发展. 2018(10)
[5]一种基于混合区域分割的特征词袋模型识别算法[J]. 常青,邵臣,胡越.  华东理工大学学报(自然科学版). 2018(02)
[6]利用位置信息熵改进VLAD的图像检索方法[J]. 赵宏伟,王也然,刘萍萍,苗壮.  哈尔滨工程大学学报. 2018(08)
[7]结合组SIFT特征和多元词袋模型的图像检索方法[J]. 栾咏红,汤晓燕,张军朝.  计算机工程与设计. 2018(04)
[8]融合颜色词袋特征的视觉词汇树图像检索[J]. 张南,韩晓军.  计算机工程与科学. 2018(03)
[9]图像融合质量评价方法研究综述[J]. 杨艳春,李娇,王阳萍.  计算机科学与探索. 2018(07)
[10]全局和局部特征的图像检索（英文）[J]. 李莉,冯林,吴俊,孙木鑫,刘胜蓝.  Journal of Central South University. 2018(02)

硕士论文
[1]Hadoop平台下基于BoVW模型的图像检索研究与实现[D]. 朱邦培.武汉理工大学 2017



本文编号：3587908