[发明专利]一种基于Map‑Reduce框架的图像检索方法在审
| 申请号： | 201610547234.7 | 申请日： | 2016-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN106202419A | 公开（公告）日： | 2016-12-07 |
| 发明（设计）人： | 侯春萍;丁灿;王宝亮;常鹏 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Map‑Reduce框架的图像检索方法，包括：提取出各个图像的SIFT特征，然后对这些特征进行聚类；将聚类结果作为Bag of Words模型的视觉词袋，对所有图像的SIFT特征点进行量化处理，从而用一个固定维数的特征向量表示每一幅图像；利用TF‑IDF加权技术处理这些特征向量，生成带权值的BoF特征向量；依据3)生成的计算这些图像与待检索图像特征向量之间的相似度，返回相似度最高的一些图像，作为检索得到的图像返回。本发明可以提高检索的处理速度和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 map reduce 框架 图像 检索 方法 | ||
【主权项】：
一种基于Map‑Reduce框架的图像检索方法，该方法使用专门用于大数据存储和处理的Hadoop技术来存储大量的图像数据并利用Map‑Reduce框架，进行离线地分布式计算。包括下列步骤：1)提取出各个图像的SIFT特征，然后对这些特征进行K‑Means聚类；2)将聚类结果作为Bag of Words模型的视觉词袋，对所有图像的SIFT特征点进行量化处理，从而用一个固定维数的特征向量表示每一幅图像；3)利用TF‑IDF加权技术处理这些特征向量，生成带权值的BoF特征向量；4)依据3)生成的计算这些图像与待检索图像特征向量之间的相似度，返回相似度最高的一些图像，作为检索得到的图像返回。
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