图像聚类的并行化  

Parallelization of Image Clustering

作　　者：曹磊[1] 程建来[1] 

机构地区：[1]天津大学软件学院,天津300072

出　　处：《计算机与现代化》2013年第2期15-18,共4页Computer and Modernization

基　　金：天津市科技支撑计划重点项目(10ZCKFGX00800)

摘　　要：随着科技进步,包括网络图片和视频监控在内的图像数据出现了迅速的增长。如何有效管理图像数据成为一个挑战。图像聚类是图像数据管理的重要一环。本文实现Hadoop平台下尺度不变特征转换算法(Scale Invariant FeatureTransform,SIFT)和K-means聚类的MapReduce并行化,并且取得不错的效果。As technology advances,image data is rapidly growing including images and videos on Internet.How to effectively manage the image data is a great challenge.Image clustering is an important image data managing solution.This paper proposes a solution of MapReduce parallelization about the SIFT image feature extraction and K-means clustering method on Hadoop platform.It achieves good results.

关 键 词：并行化 图像聚类 

分 类 号：TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]