基于MapReduce的海量图像检索技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·图像检索的国内外现状和发展趋势 | 第9-13页 |
| ·国外的研究和发展 | 第9-10页 |
| ·国内的研究和发展 | 第10-11页 |
| ·CBIR发展趋势 | 第11-12页 |
| ·分布式计算的发展 | 第12-13页 |
| ·课题的主要研究工作 | 第13-16页 |
| 第二章 基于内容的图像检索的相关技术 | 第16-28页 |
| ·基于内容的图像检索的框架 | 第16-17页 |
| ·图像的基本特征 | 第17-23页 |
| ·颜色特征 | 第17-20页 |
| ·纹理特征 | 第20-21页 |
| ·形状特征 | 第21-23页 |
| ·相似性的度量 | 第23-25页 |
| ·相关反馈 | 第25-26页 |
| ·检索性能的评价准则 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 Hadoop平台的相关技术 | 第28-42页 |
| ·Hadoop起源及其项目背景 | 第28-29页 |
| ·Hadoop的体系结构 | 第29-30页 |
| ·Hadoop分布式文件系统 | 第30-33页 |
| ·HDFS概述 | 第30-31页 |
| ·HDFS读文件 | 第31-32页 |
| ·HDFS写文件 | 第32-33页 |
| ·MapReduce并行编程模型 | 第33-37页 |
| ·MapReduce模型简介 | 第33-35页 |
| ·MapReduce作业执行流程 | 第35-37页 |
| ·HBase | 第37-40页 |
| ·HBase简介 | 第37-38页 |
| ·HBase逻辑视图 | 第38-39页 |
| ·HBase物理存储 | 第39页 |
| ·HBase的存储格式 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 基于Hadoop的图像检索系统 | 第42-50页 |
| ·需求分析 | 第42页 |
| ·传统图像检索系统架构和不足之处 | 第42-44页 |
| ·传统的图像检索系统架构 | 第42-43页 |
| ·传统图像检索系统架构分析 | 第43-44页 |
| ·图像及其特征的存储 | 第44-47页 |
| ·图像特征的提取 | 第44页 |
| ·HBase表结构的设计 | 第44-45页 |
| ·基于MapReduce的图像存储 | 第45-47页 |
| ·图像的检索 | 第47-49页 |
| ·系统采用的相似度度量算法 | 第47-48页 |
| ·基于MapReduce的图像检索 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 系统平台搭建以及测试分析 | 第50-60页 |
| ·系统平台搭建 | 第50-53页 |
| ·实验硬件配置 | 第50页 |
| ·Hadoop的安装 | 第50-52页 |
| ·HBase的安装 | 第52-53页 |
| ·图像存储的性能测试 | 第53-55页 |
| ·实验数据准备 | 第53-54页 |
| ·存储性能比较分析 | 第54-55页 |
| ·图像检索的性能测试 | 第55-56页 |
| ·检索性能比较分析 | 第55页 |
| ·检索结果图 | 第55-56页 |
| ·系统负载性能测试 | 第56-59页 |
| ·系统负载测试 | 第56-58页 |
| ·系统的负载性能分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
