【摘 要】
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针对服饰图像都是小文件的特性,提出了一种HDFS和传统关系型数据库相结合的服饰图像及其特征数据的存储结构设计方法,实现了海量图像信息的快速存储和读取;改进了多特征点图
【机 构】
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北京服装学院信息工程学院,北京服装学院艺术设计学院,北京市数字媒体与交互重点实验室,河南工业大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家科技支撑计划资助项目(2013BAH41F00);国家自然科学基金资助项目(61174056);北京市数字与交互重点实验室资助项目(KF2012-15)
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针对服饰图像都是小文件的特性,提出了一种HDFS和传统关系型数据库相结合的服饰图像及其特征数据的存储结构设计方法,实现了海量图像信息的快速存储和读取;改进了多特征点图像特征提取和匹配算法,并基于Map/Reduce框架实现了基于多特征的服饰图像数据分布式检索。实验结果表明,该方法能够均衡系统负载,提高资源利用率,扩展性强,有效地降低了海量服饰图像检索时间,是一种高效的服饰图像存储和检索的方法。
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