云环境下快速物体识别系统的设计与实现

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云环境下快速物体识别系统的设计与实现

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毕业论文范文题目：云环境下快速物体识别系统的设计与实现，论文范文关键词：云环境下快速物体识别系统的设计与实现
云环境下快速物体识别系统的设计与实现毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：此论文来源于广州电信研究院的项目——云计算现场试验可视搜索能力研究(简称iSimilar),ISimilar是基于云计算的可视搜索项目,该项目以MapReduce作为分布式计算的基础,解决大规模可扩展问题;以机器学习为主要手段解决分类、判别、近邻搜索等问题;同时以轮廓、纹理、颜色、关键点图像特征作为机器学（此处忽略..）习的输入,实现以机器学习为框架的检索系统。本论文构建的系统是在ISimilar已有架构的基础上搭建了一个手机(端)和机型服务器(云)的“云-端”图像精确匹配检索原型系统。用户利用android手机端拍摄电影海报,图书封面上传到服务器,系统对图片提取特征,根据这种特征进行精确查找,得到相似图片和其对应的影评或书（文章此处忽略..）评等信息,这些信息以JSP页面的形式返回给用户。本文的主要工作包括下面四个方面。第一,本论文构建的系统主要是针对图书、海报这类图片精确匹配的问题,经过分析和实验找到Surf算法在精确匹配基础上能够满足需求;第二,在查询图片的时候,Surf方法有好的效果,但是花费的时间比较长,因此引用了LSH技术来加快（略..）图像的查找速度。第三,当图片拍摄的角度不好时会影响查找结果,因此本文在查找到相似的特征点后,再对特征点周围加入颜色信息,在一定程度上提高了查找的准确度。第四,针对ISimilar系统中VisualWord的分类方法,本文利用了Locality-constrainedLinearCoding(LLC)解决了（本文此处忽略..）VisualWord在整张图片中忽略物件之间的位置关系的缺陷。论文的原型系统已经完成。整个系统的构建依据软件工程的开发规范和流程,以面向对象分析的设计方法对此项目进行了需求分析、架构设计、数据库设计等。利用了JNI技术,方便提取图像特征。使用Ajax,使得用户的浏览器体验更加流畅。

以上为本篇毕业论文范文云环境下快速物体识别系统的设计与实现的介绍部分。

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