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基于分布式计算的百万数量级相似图像搜索引擎

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第1章 绪论第7-15页
   ·课题背景第7-10页
   ·我的工作第10-12页
   ·系统架构第12-13页
   ·论文组织第13-15页
第2章 图像特征提取第15-28页
   ·Haar特征提取第15-23页
     ·图像的Haar小波分解第15-19页
     ·图像Haar特征第19-23页
   ·SIFT特征第23-26页
     ·SIFT特征与提取方法第23-24页
     ·SIFT特征的量化压缩第24-26页
   ·特征提取子系统第26-28页
第3章 图像特征索引第28-40页
   ·局部敏感哈希第29-32页
     ·理论与算法第29-31页
     ·与向量量化方法的比较第31-32页
   ·Haar特征的索引子系统第32-34页
     ·散列表参数设置第32-33页
     ·系统结构第33-34页
   ·SIFT特征的索引子系统第34-38页
     ·散列表参数设置第34-35页
     ·系统结构第35-38页
   ·图像检索子系统第38-40页
第4章 分布式文件系统第40-58页
   ·DistFS架构第41-42页
   ·主控服务器第42-46页
     ·文件系统信息维护第43-44页
     ·数据服务器信息维护第44页
     ·连入客户端信息维护第44-45页
     ·客户端请求响应第45-46页
   ·数据服务器第46-48页
     ·文件分块的储存第46页
     ·数据服务器请求第46-48页
   ·客户端第48-58页
     ·客户端初始化第48页
     ·客户端API第48-49页
     ·客户端文件类第49-51页
     ·客户端请求第51-54页
     ·客户端读写文件用例分析第54-58页
第5章 系统展示与实验结果第58-65页
   ·系统界面第58-59页
   ·系统核心数据第59-60页
   ·图像检索实例第60-65页
第6章 总结与展望第65-67页
附录第67-72页
 1.量化后的特征进行特征点匹配的详细实验数据第67-72页
参考文献第72-76页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第76-77页
致谢第77页

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