基于Hadoop分布式计算的图像检索方法

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针对传统单节点的基于内容的图像检索方法计算速度较慢,检索效率不高的问题,提出了一种基于Hadoop分布式计算的图像检索方法。首先提取出图像的颜色、纹理和形状特征用于表示图像,在检索阶段将检索任务分配到各个Map子节点,所有的Map结果根据相似度非减进行排序,并将前N个结果进行输出。实验结果表明,该方法有效地利用了云计算平台的并行处理能力,相比较单节点的图像检索方法,提高了CBIR方法的运行效率。
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