| 摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章 引言 | 第12-16页 |
| 1.1 图像检索算法 | 第12-13页 |
| 1.2 Vocabulary Tree建树算法及其面临的挑战 | 第13-14页 |
| 1.3 本文的主要贡献 | 第14-16页 |
| 第二章 背景介绍 | 第16-26页 |
| 2.1 图像检索系统 | 第16-19页 |
| 2.1.1 特征提取 | 第17页 |
| 2.1.2 特征匹配 | 第17-18页 |
| 2.1.3 几何验证 | 第18-19页 |
| 2.2 主要的特征匹配算法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 Vocabulary Tree | 第19页 |
| 2.2.2 KD-Tree | 第19-20页 |
| 2.2.3 LSH | 第20页 |
| 2.2.4 主要特征匹配算法的比较 | 第20-21页 |
| 2.3 常见的并行编程技术 | 第21-25页 |
| 2.3.1 Pthreads | 第21页 |
| 2.3.2 MPI | 第21-23页 |
| 2.3.3 OpenMP | 第23页 |
| 2.3.4 MapReduce | 第23-24页 |
| 2.3.5 CUDA | 第24页 |
| 2.3.6 常见并行编程技术的比较 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 Vocabulary Tree建树算法分析 | 第26-33页 |
| 3.1 基本原理 | 第26-27页 |
| 3.1.1 图像特征数据点 | 第26页 |
| 3.1.2 聚类分析 | 第26-27页 |
| 3.2 训练阶段 | 第27-29页 |
| 3.3 检索阶段 | 第29页 |
| 3.4 性能及局限性分析 | 第29-31页 |
| 3.5 优化潜力分析 | 第31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第四章 Vocabulary Tree建树算法计算并行优化 | 第33-46页 |
| 4.1 算法并行分析 | 第33页 |
| 4.2 静态并行 | 第33-35页 |
| 4.3 半动态并行 | 第35-37页 |
| 4.4 全动态并行 | 第37-38页 |
| 4.5 其他方面优化 | 第38-44页 |
| 4.5.1 处理器核分配方式优化 | 第38-40页 |
| 4.5.2 线程池 | 第40-41页 |
| 4.5.3 无锁队列 | 第41-44页 |
| 4.6 三种计算并行方式的比较 | 第44页 |
| 4.7 本章小结 | 第44-46页 |
| 第五章 Vocabulary Tree建树算法输入输出优化 | 第46-52页 |
| 5.1 单机输入输出并行 | 第46页 |
| 5.2 来自输入输出方面的挑战 | 第46-47页 |
| 5.3 集群并行 | 第47-49页 |
| 5.3.1 数据分布 | 第48页 |
| 5.3.2 消息传递 | 第48-49页 |
| 5.4 其他方面优化 | 第49-51页 |
| 5.4.1 数据格式调整和压缩 | 第50-51页 |
| 5.4.2 存储层次优化 | 第51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 实验结果 | 第52-66页 |
| 6.1 测试环境 | 第52-53页 |
| 6.2 测试对象 | 第53-55页 |
| 6.3 单机环境测试 | 第55-60页 |
| 6.3.1 单机计算并行 | 第55-58页 |
| 6.3.2 单机输入输出并行 | 第58-60页 |
| 6.4 集群环境测试 | 第60-65页 |
| 6.4.1 集群并行 | 第60-62页 |
| 6.4.2 数据格式调整和存储层次优化 | 第62-65页 |
| 6.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第七章 相关研究 | 第66-70页 |
| 7.1 多核处理器并行加速 | 第66-67页 |
| 7.2 GPGPU并行加速 | 第67-68页 |
| 7.3 多媒体数据压缩 | 第68页 |
| 7.4 本章小结 | 第68-70页 |
| 第八章 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 后记 | 第77-79页 |
