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摘要:
针对互联网上典型的社交媒体应用,提出了一个基于随机投影和分块DCT系数的大规模分布式重复图像检索方法.该方法在Hadoop集群的基础上,首先利用随机投影映射生成图像签名,再由图像签名高效的检索HBase表以获得具有高召回率的候选图像集,最后依赖分块DCT系数对候选图像进行进一步过滤来提高检索精度.实验结果表明,对于1 200万张微博图像,当H=2且T=150时,该方法的召回率为98%,精确率为93.2%,平均检索时间为6.7s.
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文献信息
篇名 面向互联网的大规模重复图像检索技术研究
来源期刊 通信学报 学科 工学
关键词 社交媒体 随机投影映射 图像签名 分块DCT系数 Hadoop集群
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 学术通信
研究方向 页码范围 196-202
页数 7页 分类号 TP391.4
字数 5936字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-436x.2014.12.023
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王树鹏 中国科学院信息工程研究所 19 181 7.0 13.0
2 陈明 郑州轻工业学院软件学院 12 74 4.0 8.0
3 吴广君 中国科学院信息工程研究所 6 63 2.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
社交媒体
随机投影映射
图像签名
分块DCT系数
Hadoop集群
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研究分支
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