面向云计算的并行图像检索系统设计和实现的开题报告.docx

面向云计算的并行图像检索系统设计和实现的开题报告
一、研究背景与意义
随着互联网和大数据时代的到来，图像作为一种丰富的数据形式，得到了越来越广泛的应用。在人们的生活和工作中，图像检索技术已经成为一种不可缺少的手段，而如何快速高效地完成大规模图像检索成为了一个研究热点。同时，随着云计算技术、分布式计算和高性能计算的快速发展，将其应用到图像检索中，可以进一步提高检索效率和效果。
二、研究内容
本研究将结合云计算技术和分布式计算技术，设计并实现一个面向云计算的并行图像检索系统。具体包括以下内容：
1.图像索引技术的研究和实现
通过图像特征提取和聚类技术，建立起一个快速高效的图像索引库，同时考虑到分布式计算的需求，对其进行分布式存储和管理。
2.并行图像检索算法的研究和实现
将传统的图像检索算法（如CBIR）改造成并行算法，并使用MapReduce和Spark等并行计算框架进行优化和加速，使其能够支持分布式计算。
3.云计算和分布式计算技术的应用
通过将图像索引库和并行图像检索算法部署在云平台上，利用云计算和分布式计算技术，实现面向大规模的图像检索应用，实现高效、快速的检索效果。
三、研究方法和技术路线
本研究将采用以下方法和技术路线：
1.基于Hadoop和Spark等分布式计算框架，进行图像索引库的分布式存储和管理。
2.基于图像特征提取和聚类技术，建立起快速高效的图像索引库。
3.基于MapReduce和Spark等并行计算框架，将传统的图像检索算法改造成并行算法，并进行优化和加速。
4.基于云计算技术和分布式计算技术，将图像索引库和并行图像检索算法部署在云平台上，实现面向大规模的图像检索应用。
四、预期研究成果
本研究预期实现面向云计算的并行图像检索系统，具体包括：
1.建立起一个快速高效的图像索引库，支持分布式存储和管理。
2.设计并实现并行图像检索算法，具备良好的并行加速效果。
3.将图像索引库和并行图像检索算法部署在云平台上，实现面向大规模的图像检索应用，实现高效、快速的检索效果。
五、研究难点和解决方案
本研究面临的主要难点包括：
1.图像索引库的分布式存储和管理问题。针对这一问题，可以使用Hadoop和Spark等分布式计算框架进行分布式存储和管理。
2.并行图像检索算法的设计和实现。针对这一问题，可以选择利用MapReduce和Spark等并行计算框架进行优化和加速。
3.面向大规模图像检索应用的系统设计和实现。针对这一问题，需要在云平台上进行系统部署和优化，支持大规模图像检索应用。
六、进度安排
1.图像索引技术的研究和实现，预计用时1个月。
2.并行图像检索算法的研究和实现，预计用时2个月。
3.云计算和分布式计算技术的应用，预计用时1个月。
4.系统调试和实验验证，预计用时1个月。
五、参考文献
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.LearningdeepfeaturesforscenerecognitionusingPlacesdatabase[C]//Advancesinneuralinformationprocessingsystems.2014:487-495.