基于Hadoop的图像检索系统设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外发展现状 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4 结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 Hadoop概述 | 第13-25页 |
| 2.1 Hadoop框架简介 | 第13-16页 |
| 2.2 分布式文件系统（HDFS） | 第16-18页 |
| 2.3 Map-Reduce编程模型 | 第18-22页 |
| 2.4 Hadoop集群运作原理 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 卷积神经网络简介 | 第25-33页 |
| 3.1 深度学习发展历史 | 第25-26页 |
| 3.2 卷积神经网络发展状况 | 第26-27页 |
| 3.3 卷积神经网络的特点 | 第27-28页 |
| 3.4 池化（Max-pooling） | 第28-29页 |
| 3.5 Softmax回归 | 第29-30页 |
| 3.6 卷积神经网络 | 第30-31页 |
| 3.7 本章小结 | 第31-33页 |
| 第4章 图像检索算法及系统 | 第33-45页 |
| 4.1 图像检索框架 | 第33-34页 |
| 4.2 图像数据集 | 第34-35页 |
| 4.3 卷积神经网络的特征提取 | 第35-37页 |
| 4.4 主成分分析 | 第37-38页 |
| 4.5 局部敏感哈希索引构建 | 第38-39页 |
| 4.6 Hadoop平台下的图像检索系统设计 | 第39-43页 |
| 4.6.1 HBase数据库存储设计 | 第40-41页 |
| 4.6.2 图像检索的Map-Reduce模型 | 第41-43页 |
| 4.7 本章小结 | 第43-45页 |
| 第5章 实验结果及分析 | 第45-51页 |
| 5.1 平台搭建 | 第45-46页 |
| 5.2 实验说明 | 第46-47页 |
| 5.2.1 查全率与查准率 | 第46-47页 |
| 5.2.2 并行化算法的性能评价 | 第47页 |
| 5.3 实验结果分析 | 第47-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第6章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
