面向云計算的并行圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)的開題報告

面向云計算的并行圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)的開題報告一、研究背景與意義隨著互聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時代的到來，圖像作為一種豐富的數(shù)據(jù)形式，得到了越來越廣泛的應(yīng)用。在人們的生活和工作中，圖像檢索技術(shù)已經(jīng)成為一種不可缺少的手段，而如何快速高效地完成大規(guī)模圖像檢索成為了一個研究熱點。同時，隨著云計算技術(shù)、分布式計算和高性能計算的快速發(fā)展，將其應(yīng)用到圖像檢索中，可以進(jìn)一步提高檢索效率和效果。二、研究內(nèi)容本研究將結(jié)合云計算技術(shù)和分布式計算技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)一個面向云計算的并行圖像檢索系統(tǒng)。具體包括以下內(nèi)容：1.圖像索引技術(shù)的研究和實現(xiàn)通過圖像特征提取和聚類技術(shù)，建立起一個快速高效的圖像索引庫，同時考慮到分布式計算的需求，對其進(jìn)行分布式存儲和管理。2.并行圖像檢索算法的研究和實現(xiàn)將傳統(tǒng)的圖像檢索算法（如CBIR）改造成并行算法，并使用MapReduce和Spark等并行計算框架進(jìn)行優(yōu)化和加速，使其能夠支持分布式計算。3.云計算和分布式計算技術(shù)的應(yīng)用通過將圖像索引庫和并行圖像檢索算法部署在云平臺上，利用云計算和分布式計算技術(shù)，實現(xiàn)面向大規(guī)模的圖像檢索應(yīng)用，實現(xiàn)高效、快速的檢索效果。三、研究方法和技術(shù)路線本研究將采用以下方法和技術(shù)路線：1.基于Hadoop和Spark等分布式計算框架，進(jìn)行圖像索引庫的分布式存儲和管理。2.基于圖像特征提取和聚類技術(shù)，建立起快速高效的圖像索引庫。3.基于MapReduce和Spark等并行計算框架，將傳統(tǒng)的圖像檢索算法改造成并行算法，并進(jìn)行優(yōu)化和加速。4.基于云計算技術(shù)和分布式計算技術(shù)，將圖像索引庫和并行圖像檢索算法部署在云平臺上，實現(xiàn)面向大規(guī)模的圖像檢索應(yīng)用。四、預(yù)期研究成果本研究預(yù)期實現(xiàn)面向云計算的并行圖像檢索系統(tǒng)，具體包括：1.建立起一個快速高效的圖像索引庫，支持分布式存儲和管理。2.設(shè)計并實現(xiàn)并行圖像檢索算法，具備良好的并行加速效果。3.將圖像索引庫和并行圖像檢索算法部署在云平臺上，實現(xiàn)面向大規(guī)模的圖像檢索應(yīng)用，實現(xiàn)高效、快速的檢索效果。五、研究難點和解決方案本研究面臨的主要難點包括：1.圖像索引庫的分布式存儲和管理問題。針對這一問題，可以使用Hadoop和Spark等分布式計算框架進(jìn)行分布式存儲和管理。2.并行圖像檢索算法的設(shè)計和實現(xiàn)。針對這一問題，可以選擇利用MapReduce和Spark等并行計算框架進(jìn)行優(yōu)化和加速。3.面向大規(guī)模圖像檢索應(yīng)用的系統(tǒng)設(shè)計和實現(xiàn)。針對這一問題，需要在云平臺上進(jìn)行系統(tǒng)部署和優(yōu)化，支持大規(guī)模圖像檢索應(yīng)用。六、進(jìn)度安排1.圖像索引技術(shù)的研究和實現(xiàn)，預(yù)計用時1個月。2.并行圖像檢索算法的研究和實現(xiàn)，預(yù)計用時2個月。3.云計算和分布式計算技術(shù)的應(yīng)用，預(yù)計用時1個月。4.系統(tǒng)調(diào)試和實驗驗證，預(yù)計用時1個月。五、參考文獻(xiàn)1.GaoF,ZhuY,QinZ.Adistributedvisualindexforscalableimageretrieval[C]//ProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.2016:3622-3631.2.KatoT,HaradaT.Scalabledistributedimagesearchwithmultipleindexstructures[C]//ProceedingsoftheACMInternationalConferenceonMultimedia.2017:1509-1517.3.YangCH,ChienSF,LeeCC,etal.Cloud-basedimageretrievalforbigdata[C]//2015IEEEInternationalConferenceonMultimediaBigData.IEEE,2015:37-44.4.PiatkowskaE,SarwasG.Bigdatasearchengineofearthobservationandhydrologicaldatausingcloudcomputing[C]//2017IEEEInternationalGeoscienceandRemoteSensingSymposium(IGARSS).IEEE,2017:1566-1569.5.ZhouB,LapedrizaA,XiaoJ,etal.Learningdeepfeaturesforscene