基于Hadoop的圖像檢索系統(tǒng)設計與實現.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著互聯網技術被越來越廣泛的應用，圖像數據越來越多的在互聯網上傳播。無論是社交網絡還是搜索引擎等互聯網應用，都會產生大量的圖像數據。然而面對這大量的圖像數據信息，靠人們肉眼去查找自己想要的信息是非常困難的，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據處理的要求，又正值分布式計算平臺的廣泛應用之際，以及利用分布式計算平臺強大的大規(guī)模數據處理能力，本文結合了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圖像的檢索。本文首先研究了SIFT算法的實現原理，然后再針對于SIFT算法中存在的不足之處做出了相應的改進。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，實現了圖像數據集的分布式存儲，從而為圖像分布式處理提供基礎。隨后編寫MapReducc程序實現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，設計了相應的HBase數據表來存儲聚類之后的圖像特征信息，同時還設計了基于k-dtree的圖像

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