基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术

• 作者: 刘星平 李月洁 柳长安 贾聪
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: Hadoop 互联网隐式文本 感知技术 信息吞吐量 分布式框架 图像特征向量
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 电子与信息器件
• 页码范围: 121-124
• 页数: 4页
• 分类号: TN711-34|TP393
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.06.029

摘要

互联网隐式文本感知技术能够在图像中提取相应文本格式内容,但存在信息吞吐量低、运算速度差等问题.为此,提出基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术.引入Hadoop分布式框架,承接互联网隐式文本感知技术,利用隐式文本感知方式,实现图像特征向量生成提取.实验数据表明,设计的基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术能够进行高信息的吞吐,实现隐式文本感知提取.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柳长安	华北电力大学控制与计算机工程学院	79	858	13.0	26.0
2	刘星平	湖南工程学院电气信息学院	48	289	8.0	15.0
3	李月洁		8	10	1.0	3.0
4	贾聪		2	1	1.0	1.0