基于分布式計算的百萬數(shù)量級相似圖像搜索引擎的開題報告

基于分布式計算的百萬數(shù)量級相似圖像搜索引擎的開題報告1.題目背景與研究意義隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，圖像數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆炸性增長。在這個大背景下，如何高效準確地搜索出與目標圖像相似的圖像成為了一個急需解決的問題。當前的圖像搜索引擎大多采用的是局部特征描述符（如SIFT、SURF等）來實現(xiàn)圖像匹配。但在大規(guī)模的數(shù)據(jù)集中進行全局匹配，問題就變得十分復雜。因此，使用分布式計算來加速相似圖像搜索引擎的查詢過程具有十分重要的意義。本項目旨在開發(fā)一款基于分布式計算的百萬數(shù)量級相似圖像搜索引擎，通過進行全局匹配實現(xiàn)搜索過程。2.研究內(nèi)容與技術路線（1）研究內(nèi)容本項目主要研究內(nèi)容包括以下方面：-實現(xiàn)基于全局匹配的相似圖像搜索引擎。-設計并實現(xiàn)分布式計算架構，提高查詢效率。-利用深度學習算法對圖像進行特征提取及編碼，增強搜索準確度。-協(xié)同過濾算法，提供更精準的搜索結果。-建立圖像數(shù)據(jù)庫，并提供相應的管理接口。（2）技術路線本項目的技術路線如下：-利用ApacheHadoop搭建分布式計算架構，解決查詢效率問題。-基于深度學習的特征提取編碼，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）提取圖像特征，并使用乘積量化器（ProductQuantization，PQ）進行編碼。-基于協(xié)同過濾算法實現(xiàn)個性化推薦。-利用MySQL建立圖像數(shù)據(jù)庫，并開發(fā)管理接口，提供圖像數(shù)據(jù)的導入、更新、備份和恢復功能。3.研究計劃本項目的研究計劃主要包括以下幾個階段：（1）需求分析在這個階段，我們將與用戶需求方面的專家進行溝通，確立相似圖像搜索引擎的需求。具體任務包括：-獲取用戶需求，并將其轉(zhuǎn)化為相應的需求規(guī)格說明。-對使用場景進行分析，確定相應的功能模塊。（2）架構設計在這個階段，我們將經(jīng)過需求分析，并將用戶需求轉(zhuǎn)換為相應的軟件規(guī)格說明，基于這樣的規(guī)格說明，設計一種合理的架構。具體任務包括：-對現(xiàn)有的相似圖像搜索引擎進行分析。-設計分布式計算架構和深度學習計算架構。-設計協(xié)同過濾算法和數(shù)據(jù)庫架構。-設計前端架構。（3）實現(xiàn)在這個階段，我們將實現(xiàn)相似圖像搜索引擎。具體任務包括：-實現(xiàn)分布式計算架構。-實現(xiàn)深度學習算法部分。-實現(xiàn)按需計算、緩存等相關技術。-實現(xiàn)協(xié)同過濾算法部分。-實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫架構和數(shù)據(jù)庫管理接口。-實現(xiàn)前端架構。（4）測試在這個階段，我們將對相似圖像搜索引擎進行測試，確保其符合質(zhì)量要求。具體任務包括：-編寫測試用例，對所有功能進行測試。-跟蹤解決問題并修復缺陷。-對系統(tǒng)進行性能測試和壓力測試。（5）驗收在這個階段，我們將向?qū)＜液陀脩粽故竞脱菔鞠到y(tǒng)，并讓其全面測試和驗收。具體任務包括：-提供演示系統(tǒng)，并展示所有功能。-向用戶證明系統(tǒng)符合所有用戶需求。-與專家一起審查系統(tǒng)文檔。4.預期成果本項目預期成果如下：-建立分布式計算架構，提高相似圖像搜索引擎的查詢效率。-設計并實現(xiàn)基于深度學習的特征提取編碼，提高搜索準確度。-基于協(xié)同過濾算法，提供個性化推薦功能。-提供圖像管理接口，并建立圖像數(shù)據(jù)庫。5.參考文獻[1]S.-W.LeeandS.-L.Kim,“Collaborativefilteringforpersonalizedvideorecommendationbasedontensorfactorization,”Comput.Commun.,vol.114,pp.89–100,2017.[2]A.Babenko,A.Slesarev,A.Chigorin,andV.Lempitsky,“NeuralCodesforImageRetrieval,”inEuropeanConferenceonComputerVision,2014,pp.584–599.[3]J.CarreiraandA.Zisserman,“Quovadis,actionrecognition?AnewmodelandtheKinetics