本文選題：Hadoop + 圖像分類��； 參考：《天津大學學報(自然科學與工程技術版)》2017年06期

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和數(shù)字圖像獲取技術的進步,傳統(tǒng)圖像分類算法在處理海量數(shù)字圖像時,面臨耗時過多、文件系統(tǒng)及處理架構落后的問題.針對這一問題,利用主流的Hadoop開源分布式計算平臺,引入視覺詞袋模型實現(xiàn)對圖像的表示,并對模型的圖像直方圖化過程做出改進,提出一種自適應的特征分配方法,最后采用易于并行的隨機森林算法作為分類器,以充分利用Hadoop平臺強大的分布式計算能力.實驗顯示,基于Hadoop平臺的圖像分類方法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時較單機環(huán)境能有效減少時間消耗,同時具有良好的分類效果.
[Abstract]:With the development of the Internet and the progress of the digital image acquisition technology, the traditional image classification algorithm is faced with the problem of time-consuming and backward file system and processing architecture in processing massive digital images. Aiming at this problem, using the mainstream Hadoop open source distributed computing platform, this paper introduces the visual word bag model to realize the image representation, and improves the image histogram process of the model, and proposes an adaptive feature assignment method. Finally, the stochastic forest algorithm which is easy to parallel is used as classifier to make full use of the powerful distributed computing power of Hadoop platform. Experimental results show that the image classification method based on Hadoop platform can effectively reduce the time consumption and has a good classification effect compared with the single computer environment in dealing with large data sets.
【作者單位】： 天津大學電氣自動化與信息工程學院;天津大學信息與網(wǎng)絡中心;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61571325)~~
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1950287