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基于Hadoop的海量图像检索的设计与实现
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基于Hadoop的海量图像检索的设计与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-13页
　　1.1 课题研究背景及意义第9页
　　1.2 国内外研究现状第9-11页
　　　　1.2.1 Hadoop国内外研究现状第9-10页
　　　　1.2.2 K-Means聚类国内外研究现状第10-11页
　　1.3 论文研究内容第11页
　　1.4 论文组织结构第11-13页
第2章 云计算平台Hadoop第13-23页
　　2.1 云计算第13-14页
　　　　2.1.1 云计算的概念第13页
　　　　2.1.2 云计算特点第13-14页
　　2.2 Hadoop系统第14-15页
　　　　2.2.1 Hadoop系统的简介第14-15页
　　2.3 分布式文件系统HDFS第15-18页
　　　　2.3.1 HDFS相关概念第15-17页
　　　　2.3.2 HDFS的可靠性设计第17-18页
　　2.4 并行计算框架Map Reduce第18-21页
　　　　2.4.1 Map Reduce的工作流程第19-20页
　　　　2.4.2 Mapreduce工作原理第20-21页
　　2.5 Map Reduce对图像格式的处理第21页
　　2.6 本章小结第21-23页
第3章 图像检索所涉及的相关算法第23-41页
　　3.1 图像特征提取第23页
　　3.2 SIFT算法的概况第23-27页
　　3.3 SURF算法的概况第27-29页
　　3.4 K-Means算法第29-35页
　　　　3.4.1 K-Means算法概况第29-32页
　　　　3.4.2 K-Means聚类的距离计算第32-33页
　　　　3.4.3 K-Means算法的Map Reduce实现第33-35页
　　　　3.4.4 K-Means算法的缺点第35页
　　3.5 基于抽样和K-dist图算法的K-Means算法改进第35-38页
　　　　3.5.1 数据抽样第35-36页
　　　　3.5.2 基于密度的聚类方法第36页
　　　　3.5.3 k-dist图第36-38页
　　3.6 LSH算法第38-40页
　　3.7 小结第40-41页
第4章 海量图像检索的设计与实现第41-59页
　　4.1 图像检索的整体框架介绍第41-42页
　　4.2 功能模块的设计第42-53页
　　　　4.2.1 用户与计算机的交互模块第42-44页
　　　　4.2.2 图片特征向量提取的模块第44-45页
　　　　4.2.3 特征聚类和统一特征向量的模块第45-49页
　　　　4.2.4 建立LSH索引模块第49-52页
　　　　4.2.5 用户图像检索的模块第52-53页
　　4.3 海量图像检索结果评估第53-57页
　　　　4.3.1 图像特征提取模块的分析第54-55页
　　　　4.3.2 聚类模块的分析第55-56页
　　　　4.3.3 LSH索引模块的分析第56-57页
　　4.4 本章小结第57-59页
第5章 总结与展望第59-61页
　　5.1 总结第59-60页
　　5.2 展望第60-61页
参考文献第61-62页

本篇论文共62页，点击这进入下载页面。
 
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