【摘 要】
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针对海量图像如何高效存储和快速检索问题,结合Spark大数据平台和视觉词袋图像(BoVW)检索方法,设计了一种基于BoVW模型的海量图像并行检索框架。首先,通过BoVW模型对图像进行
【机 构】
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北京工商大学计算机与信息工程学院,北京工商大学食品安全大数据技术北京重点实验室
【基金项目】
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北京市自然科学基金资助项目(4162019);北京市食品安全知识图谱及大数据平台研制项目(Z161100001616004)
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针对海量图像如何高效存储和快速检索问题,结合Spark大数据平台和视觉词袋图像(BoVW)检索方法,设计了一种基于BoVW模型的海量图像并行检索框架。首先,通过BoVW模型对图像进行特征提取、特征聚类和向量表示等预处理过程;其次,对Hadoop分布式文件系统(HDFS)中将预处理结果实现高效和稳定的存储;最后,框架利用Spark平台进行并行检索,完成图像间的相似度匹配。在ImageNet图像集上,利用图像的特征提取和聚类、向量表示等方法作为基础实验,采用扩展率和数据伸缩率证明框架稳定性的情况下,通过与传统
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