| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 背景介绍 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论与技术基础 | 第15-28页 |
| 2.1 传统解决方案 | 第15-21页 |
| 2.1.1 LSH | 第15-16页 |
| 2.1.2 Vocabulary Tree | 第16-17页 |
| 2.1.3 Multi-Index Hashing | 第17-18页 |
| 2.1.4 HEngine | 第18-19页 |
| 2.1.5 基于多子树的分布式图像训练系统 | 第19-21页 |
| 2.2 CBIR | 第21-22页 |
| 2.3 图像特征向量 | 第22-23页 |
| 2.4 特征向量相似性度量 | 第23-25页 |
| 2.5 图像相似性度量 | 第25页 |
| 2.6 图像训练 | 第25-26页 |
| 2.7 图像训练检索性能指标 | 第26-27页 |
| 2.8 子串划分理论 | 第27页 |
| 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 分布式图像训练系统概要设计 | 第28-36页 |
| 3.1 需求分析 | 第28页 |
| 3.2 系统设计方案 | 第28-31页 |
| 3.2.1 高性能 | 第28-30页 |
| 3.2.2 支持增量训练 | 第30页 |
| 3.2.3 可扩展性 | 第30页 |
| 3.2.4 高精度检索 | 第30-31页 |
| 3.3 分布式图像训练系统总体框架 | 第31-33页 |
| 3.3.1 系统接入网关功能设计 | 第32页 |
| 3.3.2 图像计算管理节点功能设计 | 第32页 |
| 3.3.3 计算存储单元功能设计 | 第32-33页 |
| 3.4 图像训练流程 | 第33-34页 |
| 3.5 图像检索流程 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 系统详细设计 | 第36-43页 |
| 4.1 计算存储单元的管理 | 第36页 |
| 4.2 特征向量散列机制 | 第36-37页 |
| 4.3 二级索引机制 | 第37-39页 |
| 4.3.1 理论模型 | 第37页 |
| 4.3.2 特征向量训练流程 | 第37-39页 |
| 4.3.3 特征向量检索流程 | 第39页 |
| 4.4 倒排索引设计 | 第39-41页 |
| 4.5 通信协议 | 第41-43页 |
| 第五章 系统实现 | 第43-54页 |
| 5.1 系统实现框架 | 第43-44页 |
| 5.2 通信模块实现 | 第44-45页 |
| 5.3 线程池模块实现 | 第45-46页 |
| 5.4 二级索引模块实现 | 第46-47页 |
| 5.5 业务模块实现 | 第47-49页 |
| 5.5.1 Master图像训练模块实现 | 第47-48页 |
| 5.5.2 CU图像训练模块实现 | 第48页 |
| 5.5.3 Master图像检索模块实现 | 第48-49页 |
| 5.5.4 CU图像检索实现 | 第49页 |
| 5.6 典型内部流程 | 第49-53页 |
| 5.6.1 Master图像训练流程 | 第50-51页 |
| 5.6.2 CU图像训练流程 | 第51-52页 |
| 5.6.3 图像检索流程 | 第52-53页 |
| 5.7 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 系统测试与分析 | 第54-65页 |
| 6.1 测试说明 | 第54页 |
| 6.2 测试环境 | 第54-55页 |
| 6.3 功能测试 | 第55-57页 |
| 6.3.1 BRISK描述符测试 | 第55-56页 |
| 6.3.2 系统训练检索功能测试 | 第56-57页 |
| 6.4 性能测试 | 第57-64页 |
| 6.4.1 特征向量训练检索测试 | 第57-59页 |
| 6.4.2 图像检索训练检索测试 | 第59-60页 |
| 6.4.3 分布式训练检索系统测试 | 第60-64页 |
| 6.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第七章 结论与展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 攻硕期间的研究成果 | 第70-71页 |