【摘 要】
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针对互联网上典型的社交媒体应用,提出了一个基于随机投影和分块DCT系数的大规模分布式重复图像检索方法。该方法在Hadoop集群的基础上,首先利用随机投影映射生成图像签名,再
【机 构】
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中国科学院信息工程研究所,郑州轻工业学院软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271275,61202067);国家高技术研究发展计划(“863”计划)基金资助项目(2013AA013205,2012AA013001,2013AA013204);北京市科技计划基金资助项目(Z131100001113034)~~
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针对互联网上典型的社交媒体应用,提出了一个基于随机投影和分块DCT系数的大规模分布式重复图像检索方法。该方法在Hadoop集群的基础上,首先利用随机投影映射生成图像签名,再由图像签名高效的检索HBase表以获得具有高召回率的候选图像集,最后依赖分块DCT系数对候选图像进行进一步过滤来提高检索精度。实验结果表明,对于1 200万张微博图像,当H=2且T=150时,该方法的召回率为98%,精确率为93.2%,平均检索时间为6.7 s。
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