应用MapReduce与视觉描述符的图像检索算法

作     者：盛昀瑶 张福泉 任艳 SHENG Yunyao;ZHANG Fuquan;REN Yan

作者机构：常州机电职业技术学院信息工程学院江苏常州213164 北京理工大学计算机学院北京100081 新疆财经大学计算机科学与工程学院乌鲁木齐830012 

出 版 物：《重庆理工大学学报（自然科学）》 (Journal of Chongqing University of Technology：Natural Science)

年 卷 期：2018年第32卷第12期

页      面：149-156页

学科分类：08[工学] 0835[工学-软件工程] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：2016年度江苏省教育厅高校基金资助项目(2016SJB880614) 福建省科技厅2018年引导性项目(2018H0028) 新疆教育厅高校科研计划项目(XJEDU2016I036) 

主　　题：云计算 大数据图像检索 视觉描述符 分布式计算 分布式存储 

摘      要：为了提高海量图像数据库的图像检索效率,提出了一种基于改进视觉描述符的海量数据图像检索算法。首先,设计了图像的视觉特征提取算法与图像兴趣点的提取算法,通过高斯分布的差分方法(DOG)搜索尺度空间的兴趣点,通过尺度不变特征描述符提取兴趣点的视觉特征;然后,对二叉搜索树进行修改,将图像中每一对兴趣点的图像ID作为键值(key),2个兴趣点的相似性作为二叉树的值(value),通过二叉搜索树提高搜索的效率;最终,设计了基于key-value的索引方案将图像小文件组织成一个大文件,利用云计算的MapReduce并行计算模块计算查询图像与图像库之间的相似性。基于公开的高维数据集与大数据集进行了实验,结果表明:本算法不仅实现了较高的检索准确率,并且明显地提高了大数据集的图像检索时间效率。