Förmågan att hantera mycket stora mängder bilddata är viktig för bildanalys, indexering och hämtning. Tyvärr ignoreras eller förbises ofta skalbarhetsaspekter i litteraturen, särskilt när det gäller de invecklade detaljerna i det faktiska genomförandet. I detta dokument presenterar vi en fallstudie som visar hur en vanlig bildindexeringsrörledning kan skalas över ett distribuerat kluster av maskiner. För att uppnå skalbarhet undersöker vi den optimala kombinationen av hybridiseringar av MapReduce distribuerade beräkningsramar som gör det möjligt att effektivt kartlägga och köra komponenterna i analys- och indexeringsrörledningen på modern serverhårdvara. Vi visar sedan skalbarheten av tillvägagångssättet praktiskt med en uppsättning bildanalys och indexering verktyg som bygger på Apache Hadoop MapReduce ram. Verktygen som används för våra experiment är fritt tillgängliga som programvara med öppen källkod, och pappret beskriver helt och hållet nyanserna i deras implementering.
I REF skalas en standard pipeline för bildindexering av påse-av-visuella ord över hadoop-kluster.
Practical scalable image analysis and indexing using Hadoop
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}