Hadoop环境下图像内容检索方法的研究

近年来,随着互联网技术的发展,图像数据呈现爆炸式增长,图像检索已成为广泛关注的热点问题。提出一种基于Hadoop和Elastic Search的多特征融合图像检索方案。为实现分布检索,该方案给出了视觉词典生成、图片向量化和多维倒排索引的构建方法。为了提高检索精度,设计了Root SIFT、颜色矩、Gabor特征,给出了三种特征融合方法。在Corel-1000标准图像库和ILSVRC2015数据集上的实验结果表明,该方案在分布式平台上具有较快的响应速度以及较高的检索精度。