基于分布式并行计算的SIFT算法

• 作者: 苏勇刚 高茂庭
• 来源期刊: 现代计算机：中旬刊
• 学科: 工学
• 关键词: SIFT 分布式 相似性度量 图像检索
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 页码范围: 18-23
• 页数: 6页
• 分类号: TP393.02

摘要

针对SIFT算法处理较大图像库的效率低和检索结果中图像排序不合理的问题,提出一种基于分布式并行计算的SIFT算法,在Spark平台下利用K-means算法对图像特征库进行聚类,将初始图像特征库划分成若干特征簇,每一个特征可由每一类库中的单位特征向量来表示,这样就可以高效地使用多特征的相似性度量进行比较图像间的相似度,即多特征代替单一特征度量来达到优化图像检索结果排序的效果,以改善用户体验。实验结果表明,与SIFT算法相比,改进的SIFT算法在性能上得到显著提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高茂庭	上海海事大学信息工程学院	83	424	11.0	16.0
2	苏勇刚	上海海事大学信息工程学院	2	4	1.0	2.0