【摘 要】
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为了解决基于内容的图像检索中存在的索引存储量大和构建索引计算开销大等问题,在系统地分析局部敏感哈希索引算法及Hadoop分布式系统的基础上,改进了现有高维索引计算模型和
【机 构】
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华中科技大学计算机科学与技术学院,华中科技大学网络与计算中心
【基金项目】
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国家自然科学基金Nos.61173114,61202300,61272202;湖北省杰出青年基金No.2010CDA084;广东省产学研项目No.2011B090400251~~
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为了解决基于内容的图像检索中存在的索引存储量大和构建索引计算开销大等问题,在系统地分析局部敏感哈希索引算法及Hadoop分布式系统的基础上,改进了现有高维索引计算模型和索引结构方法。根据局部敏感哈希索引的特点,将现有局部敏感哈希索引改为松耦合的索引结构,将索引文件分布式部署在多个查询节点中实现了高并发的索引查询。通过MapReduce分布式计算模型实现了索引的并行构造,提高了索引构造的效率,并采用分布式数据库存储海量高维索引数据,增强了系统可扩展性。实验结果表明,该算法具有一定的可行性。
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