Hadoop分布式的海量图像检索

• 作者: 王立 陈军峰
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: Hadoop分布式 海量图像 SURF特征 K?Means聚类 检索 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（9）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 62-67
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.09.014

摘要

传统基于内容的图像检索方法通过相似度测量算法获取检索结果,对海量图像存在检索效率低和精度差的弊端,因此设计基于Hadoop分布式的海量图像检索方法,其基于Hadoop云平台对海量数码图像实施分布式运算,采集图像SURF特征,采用K?Means聚类方法将相似图像SURF特征聚集起来,通过TF?IDF数据挖掘技术对图像特征实施量化,进而基于Hadoop平台中的Lucene框架塑造海量图像数据的索引模块和搜索模块,依据用户输入的图像SURF特征塑造海量图像数据索引,完成相似图像的准确检索.实验结果说明,所提图像检索方法检索出的图像质量佳,对海量图像进行检索的效率和精度高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王立		6	10	3.0	3.0
2	陈军峰		1	3	1.0	1.0