| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容与组织结构 | 第11-12页 |
| 2 Hadoop云计算平台 | 第12-19页 |
| 2.1 云计算 | 第12-14页 |
| 2.1.1 云计算的概念 | 第12页 |
| 2.1.2 云计算的特征 | 第12-13页 |
| 2.1.3 云计算的框架 | 第13-14页 |
| 2.1.4 现有的云计算平台 | 第14页 |
| 2.2 Hadoop云平台 | 第14-18页 |
| 2.2.1 Hadoop体系结构 | 第15-16页 |
| 2.2.2 Hadoop分布式文件系统 | 第16-17页 |
| 2.2.3 Hadoop的MapReduce计算框架 | 第17-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 3 图像检索技术 | 第19-30页 |
| 3.1 图像检索类型 | 第19-20页 |
| 3.1.1 基于文本的图像检索 | 第19页 |
| 3.1.2 基于内容的图像检索 | 第19页 |
| 3.1.3 基于反馈的图像检索 | 第19页 |
| 3.1.4 基于知识的图像检索 | 第19-20页 |
| 3.2 基于内容的图像检索 | 第20-29页 |
| 3.2.1 基于内容的图像检索系统结构 | 第20页 |
| 3.2.2 图像特征的提取 | 第20-28页 |
| 3.2.3 图像特征的聚类 | 第28-29页 |
| 3.2.4 图像特征的量化 | 第29页 |
| 3.3 本章小结 | 第29-30页 |
| 4 基于Hadoop云平台的图像检索方法实现 | 第30-42页 |
| 4.1 基于Hadoop云平台的图像检索模块 | 第30-31页 |
| 4.2 图像数据存储到HDFS | 第31-33页 |
| 4.2.1 图像数据的顺序文件 | 第31-32页 |
| 4.2.2 Hadoop图像数据存储的实现 | 第32-33页 |
| 4.3 Hadoop平台图像特征的提取 | 第33-36页 |
| 4.3.1 Hadoop图像颜色特征提取的实现 | 第33-34页 |
| 4.3.2 Hadoop图像SIFT特征提取的实现 | 第34-36页 |
| 4.4 Hadoop平台图像特征的聚类 | 第36-39页 |
| 4.4.1 Hadoop图像特征聚类的实现 | 第36-39页 |
| 4.5 Hadoop平台图像特征的量化 | 第39-41页 |
| 4.5.1 Hadoop图像特征量化的实现 | 第39-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 实验及相关实验分析 | 第42-53页 |
| 5.1 实验环境的搭建 | 第42-46页 |
| 5.1.1 硬件与软件环境 | 第42页 |
| 5.1.2 Hadoop平台搭建 | 第42-46页 |
| 5.2 图像数据源 | 第46-47页 |
| 5.3 实验结果及分析 | 第47-52页 |
| 5.3.1 检索结果分析 | 第47-48页 |
| 5.3.2 基于小文本存储方式的性能分析 | 第48-49页 |
| 5.3.3 检索性能分析 | 第49-51页 |
| 5.3.4 改进的检索性能分析 | 第51-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 6 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58页 |