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基于改进的分布式K-Means特征聚类的海量场景图像检索
被引量：
6
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作者
崔红艳
曹建芳
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第6期195-199,267,共6页
针对传统的图像检索方法在处理海量数据时面临的问题,提出一种基于改进的分布式K-Means特征聚类的海量场景图像检索方法。对分布式K-Means算法进行改进,优化了初始聚类中心的选择和迭代过程,并将其应用与场景图像的特征聚类中;充分利用H...
针对传统的图像检索方法在处理海量数据时面临的问题,提出一种基于改进的分布式K-Means特征聚类的海量场景图像检索方法。对分布式K-Means算法进行改进,优化了初始聚类中心的选择和迭代过程,并将其应用与场景图像的特征聚类中;充分利用Hadoop分布式平台的海量存储能力和强大并行计算能力,提出了海量场景图像的存储和检索方案,设计了场景图像特征提取、特征聚类以及图像检索三个阶段分布式并行处理的Map和Reduce任务。多组实验表明,提出的方法数据伸缩率曲线平缓,取得了优良的加速比,效率大于0.6,检索的平均准确率达到了88%左右,适合海量场景图像数据的检索。
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关键词
Hadoop分布式平台
MAPREDUCE
分布式K-Means算法
特征聚类
场景图像检索
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题名
基于改进的分布式K-Means特征聚类的海量场景图像检索
被引量：
6
1
作者
崔红艳
曹建芳
机构
忻州师范学院计算机科学与技术系
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2016年第6期195-199,267,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61202163)
山西省高校大学生创新创业训练项目(2014383)
+1 种基金
山西省自然科学基金项目(2013011017-2)
忻州师范学院重点学科专项课题(XK201308)
文摘
针对传统的图像检索方法在处理海量数据时面临的问题,提出一种基于改进的分布式K-Means特征聚类的海量场景图像检索方法。对分布式K-Means算法进行改进,优化了初始聚类中心的选择和迭代过程,并将其应用与场景图像的特征聚类中;充分利用Hadoop分布式平台的海量存储能力和强大并行计算能力,提出了海量场景图像的存储和检索方案,设计了场景图像特征提取、特征聚类以及图像检索三个阶段分布式并行处理的Map和Reduce任务。多组实验表明,提出的方法数据伸缩率曲线平缓,取得了优良的加速比,效率大于0.6,检索的平均准确率达到了88%左右,适合海量场景图像数据的检索。
关键词
Hadoop分布式平台
MAPREDUCE
分布式K-Means算法
特征聚类
场景图像检索
Keywords
Hadoop distributed platform
MapReduce
Distributed k-means algorithm
Feature clustering
Scene image retrieval
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进的分布式K-Means特征聚类的海量场景图像检索
崔红艳
曹建芳
《计算机应用与软件》
CSCD
2016
6
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