| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·课题的研究背景和意义 | 第10页 |
| ·图像检索技术 | 第10-11页 |
| ·图像检索技术研究现状 | 第10-11页 |
| ·典型图像检索系统 | 第11页 |
| ·云计算的发展现状与趋势 | 第11-13页 |
| ·计算的发展 | 第11-12页 |
| ·云计算在图像处理应用中的优势 | 第12页 |
| ·基于云计算的图像处理技术现状 | 第12-13页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 基于内容的图像检索技术与云计算数据处理技术 | 第15-31页 |
| ·基于内容的图像检索技术 | 第15-23页 |
| ·图像特征描述 | 第16-19页 |
| ·图像特征聚类 | 第19-20页 |
| ·图像特征量化 | 第20-21页 |
| ·搜索匹配 | 第21-23页 |
| ·基于云计算的数据处理技术 | 第23-30页 |
| ·计算服务及其体系结构 | 第23-24页 |
| ·海量数据处理技术 | 第24页 |
| ·Hadoop处理平台 | 第24-29页 |
| ·云计算程序性能指标 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于Hadoop的购物图像检索后台数据处理系统 | 第31-51页 |
| ·基于Hadoop的图像数据处理系统框架 | 第31-32页 |
| ·图像数据存储 | 第32-36页 |
| ·基于顺序文件的图像数据存储 | 第33-35页 |
| ·图像数据存储实验结果及分析 | 第35-36页 |
| ·图像特征提取 | 第36-43页 |
| ·颜色特征提取 | 第37-38页 |
| ·颜色特征提取实验结果及分析 | 第38-40页 |
| ·SIFT特征提取 | 第40-41页 |
| ·SIFT特征提取实验结果及分析 | 第41-43页 |
| ·特征数据聚类 | 第43-47页 |
| ·特征数据聚类实验结果及分析 | 第46-47页 |
| ·特征数据量化TF-IDF | 第47-50页 |
| ·图像特征数据TF-IDF处理实验及分析 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 基于颜色特征的大规模购物图像实时匹配算法 | 第51-61页 |
| ·直接搜索匹配流程 | 第51页 |
| ·单机实时匹配算法 | 第51-55页 |
| ·传统的处理方法 | 第52页 |
| ·基于剪枝的处理算法 | 第52-54页 |
| ·基于量化的处理算法 | 第54-55页 |
| ·基于Map-Reduce原理的多机实时匹配算法 | 第55-56页 |
| ·实时匹配算法实验结果 | 第56-59页 |
| ·实验集 | 第57-58页 |
| ·实时匹配算法性能分析 | 第58-59页 |
| ·基于颜色特征的实时搜索系统实现 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第66页 |