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云计算平台下基于Lucene的图像检索的研究与实现
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云计算平台下基于Lucene的图像检索的研究与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-16页
第一章 绪论第16-20页
　　1.1 背景及研究意义第16页
　　1.2 图像检索的研究现状第16-18页
　　　　1.2.1 基于文本的图像检索技术第17页
　　　　1.2.2 基于内容的图像检索技术第17-18页
　　　　1.2.3 基于语义的图像检索技术第18页
　　1.3 云计算的研究现状第18-19页
　　1.4 论文的主要内容和章节安排第19-20页
　　　　1.4.1 主要内容第19页
　　　　1.4.2 章节安排第19-20页
第二章 基于内容的图像检索的关键技术第20-26页
　　2.1 低层视觉特征描述特征第20-21页
　　　　2.1.1 颜色特征第20页
　　　　2.1.2 纹理特征第20页
　　　　2.1.3 形状特征第20-21页
　　2.2 特征归一化第21-23页
　　　　2.2.1 内部特征归一化第21-22页
　　　　2.2.2 外部特征归一化第22-23页
　　2.3 匹配相似性的度量方法第23-25页
　　　　2.3.1 余弦距离第23-24页
　　　　2.3.2 欧氏距离第24页
　　　　2.3.3 马氏距离第24-25页
　　2.4 性能评价准则第25页
　　2.5 本章小结第25-26页
第三章 基于Lucene的图像检索第26-44页
　　3.1 全文检索原理第26-30页
　　　　3.1.1 数据的划分第26页
　　　　3.1.2 索引的介绍第26-27页
　　　　3.1.3 索引的创建第27-28页
　　　　3.1.4 搜索的实现第28-30页
　　3.2 Lucene库第30-31页
　　3.3 图像特征的提取第31-40页
　　　　3.3.1 颜色直方图第31-33页
　　　　3.3.2 MPEG-7 颜色布局描述符第33-34页
　　　　3.3.3 MPEG-7 边缘直方图第34-37页
　　　　3.3.4 Gabor纹理特征第37-40页
　　3.4 基于Lucene的图像检索第40-42页
　　　　3.4.1 Lucene索引创建第40-41页
　　　　3.4.2 图片搜索的本地实现第41-42页
　　3.5 本章小结第42-44页
第四章 Hadoop平台第44-56页
　　4.1 Hadoop的起源第44页
　　4.2 Hadoop的体系结构第44-46页
　　4.3 Hadoop Common第46-49页
　　　　4.3.1 Hadoop Configuration第46-47页
　　　　4.3.2 远程过程调用RPC第47-49页
　　　　4.3.3 Hadoop序列化机制第49页
　　4.4 分布式文件系统HDFS第49-51页
　　4.5 统一资源管理平台YARN第51-53页
　　　　4.5.1 Apache YARN基本框架第51-52页
　　　　4.5.2 Apache YARN工作流程第52-53页
　　4.6 并行计算框架MapReduce第53-55页
　　　　4.6.1 MapReduce框架第53-54页
　　　　4.6.2 MapReduce作业执行过程第54-55页
　　4.7 本章小结第55-56页
第五章 Hadoop平台下的图像检索第56-74页
　　5.1 系统平台的搭建第56-59页
　　　　5.1.1 实验硬件的配置第56页
　　　　5.1.2 Hadoop源码编译第56-58页
　　　　5.1.3 Hadoop安装及配置第58-59页
　　　　5.1.4 HBase安装第59页
　　5.2 图像特征存储及分布式索引的建立第59-64页
　　　　5.2.1 图像的分布式存储第60-62页
　　　　5.2.2 图像的分布式索引建立第62-64页
　　5.3 分布式的图像检索第64-65页
　　5.4 图像检索性能的测试第65-72页
　　　　5.4.1 图片库的选择第65页
　　　　5.4.2 存储性能的测试与分析第65-67页
　　　　5.4.3 分布式索引性能的测试与分析第67-68页
　　　　5.4.4 系统性能的测试与分析第68-70页
　　　　5.4.5 检索结果的测试与分析第70-72页
　　5.5 本章小结第72-74页
第六章 总结与展望第74-76页
　　6.1 研究总结第74页
　　6.2 研究展望第74-76页
参考文献第76-78页
致谢第78-80页
作者简介第80-81页
1.基本情况第80页
2.教育背景第80页
3.攻读硕士学位期间的研究成果第80-81页

本篇论文共81页，点击这进入下载页面。
 
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