【摘 要】
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针对单机环境下图像检索算法存在的计算瓶颈问题,提出1种基于Hadoop平台Map-Reduce框架的图像检索改进算法.首先利用云存储和分布式算法的优点,对图像检索算法进行并行化设计,然后通过改进的K-Means和Bo F算法,对原有图像检索算法进行优化,提高检索效率和准确性.实验结果表明,提出的方法能够很好地提高图像检索算法的执行速度,同时获得较好的图像检索准确性.
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针对单机环境下图像检索算法存在的计算瓶颈问题,提出1种基于Hadoop平台Map-Reduce框架的图像检索改进算法.首先利用云存储和分布式算法的优点,对图像检索算法进行并行化设计,然后通过改进的K-Means和Bo F算法,对原有图像检索算法进行优化,提高检索效率和准确性.实验结果表明,提出的方法能够很好地提高图像检索算法的执行速度,同时获得较好的图像检索准确性.
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