基于Hadoop的图像检索系统设计与实现

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基于Hadoop的图像检索系统设计与实现

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基于Hadoop的图像检索系统设计与实现

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-13页
缩略语	第13-14页
第1章绪论	第14-20页
1.1 课题背景与意义	第14-15页
1.2 国内外研究现状	第15-18页
1.2.1 图像特征检测算法的研究现状	第15-16页
1.2.2 图像特征描述算法的研究现状	第16页
1.2.3 图像特征索引的研究现状	第16-17页
1.2.4 Hadoop分布式计算平台	第17-18页
1.3 主要研究内容	第18页
1.4 论文组织	第18-20页
第2章图像特征提取与Hadoop相关技术	第20-30页
2.1 图像特征提取相关技术	第20-23页
2.1.1 SIFT算法	第20-21页
2.1.2 DCT算法简介	第21-22页
2.1.3 NMI算法简介	第22-23页
2.2 Hadoop平台相关技术	第23-29页
2.2.1 HDFS存储系统	第24-25页
2.2.2 MapReduce计算框架	第25-27页
2.2.3 HBase分布式数据库	第27-29页
2.3 本章小结	第29-30页
第3章改进SIFT图像特征提取	第30-44页
3.1 引言	第30页
3.2 图像特征提取流程	第30-32页
3.3 计算关键点位置	第32-35页
3.3.1 生成DoG尺度空间	第32-33页
3.3.2 高斯差分图像的局部极值点的检测	第33-35页
3.4 关键点的梯度描述	第35-39页
3.4.1 梯度的计算	第35-37页
3.4.2 生成关键点的128维描述子	第37-38页
3.4.3 对128维描述子降维	第38-39页
3.5 计算并合并NMI特征	第39-41页
3.6 图像特征提取的仿真及分析	第41-43页
3.7 本章小结	第43-44页
第4章图像特征的存储及匹配过程	第44-62页
4.1 引言	第44页
4.2 基于Hadoop的图像并行化处理	第44-47页
4.3 基于K-means算法对图像特征进行聚类	第47-50页
4.4 基于HBase的图像特征存储	第50-52页
4.5 基于k-d tree的图像匹配方法	第52-56页
4.5.1 图像匹配原理	第52-53页
4.5.2 基于k-d tree的图像匹配方法	第53-56页
4.6 图像匹配结果仿真及分析	第56-60页
4.7 本章小结	第60-62页
第5章基于Hadoop的图像检索系统实现与测试	第62-78页
5.1 引言	第62页
5.2 开发环境介绍	第62-63页
5.3 分布式集群的搭建	第63-67页
5.3.1 安装Ambari	第63-65页
5.3.2 HDP的安装部署	第65-67页
5.4 图像数据集及其存储模块	第67-70页
5.4.1 图像数据集	第67-69页
5.4.2 图像存储模块	第69-70页
5.5 图像特征的存储	第70-71页
5.6 系统功能展示	第71-75页
5.6.1 图像检索模块	第71-73页
5.6.2 图像上传模块	第73-75页
5.7 单机和集群环境下的图像检索系统性能对比	第75-76页
5.8 本章小结	第76-78页
第6章总结与展望	第78-80页
6.1 全文总结	第78-79页
6.2 工作展望	第79-80页
致谢	第80-82页
参考文献	第82-86页
附录A 攻读硕士学位期间的研究成果	第86页

本篇论文共86页，点击这进入下载页面。

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