Web-ScaleComputerVisionusingMapReduceforMultimediaDataMining..docxVIP

Web-ScaleComputerVisionusingMapReduceforMultimediaDataMining..docx

  1. 1、本文档共24页,可阅读全部内容。
  2. 2、有哪些信誉好的足球投注网站(book118)网站文档一经付费(服务费),不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
  3. 3、本站所有内容均由合作方或网友上传,本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺!文档内容仅供研究参考,付费前请自行鉴别。如您付费,意味着您自己接受本站规则且自行承担风险,本站不退款、不进行额外附加服务;查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档,您可以点击 这里二次下载
  4. 4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“版权申诉”(推荐),也可以打举报电话:400-050-0827(电话支持时间:9:00-18:30)。
  5. 5、该文档为VIP文档,如果想要下载,成为VIP会员后,下载免费。
  6. 6、成为VIP后,下载本文档将扣除1次下载权益。下载后,不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们
  7. 7、成为VIP后,您将拥有八大权益,权益包括:VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
  8. 8、VIP文档为合作方或网友上传,每下载1次, 网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等,对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档
查看更多
Web-ScaleComputerVisionusingMapReduceforMultimediaDataMining.

Permission to make digital or hard copies of all or part of this work for personal or classroom use is granted without fee provided that copies are not made or distributed for profit or commercial advantage and that copies bear this notice and the full citation on the first page. To copy otherwise, to republish, to post on servers or to redistribute to lists, requires prior specific permission and/or a fee.MDMKDD’10, July 25, 2010, Washington, DC, USA Copyright 2010 ACM 978-1-4503-0220-3 ...$10.00. Histogram of oriented gradients(HOG)方向梯度直方图,用于目标检测的特征描述器Web-Scale Computer Vision using MapReduce for Multimedia Data Mining网络计算机视觉使用mapreduce对于多媒体数据挖掘 Brandyn White, Tom Yeh, Jimmy Lin, and Larry DavisUniversity of Maryland 马里兰大学College Park, MD 20742mailto:bwhite@cs.umd.edubwhite@cs.umd.eduABSTRACTThis work explores computer vision applications of the Map-Reduce framework that are relevant to the data mining community. An overview of MapReduce and common design patterns are provided for those with limited MapReduce background. We discuss both the high level theory and the low level implementation for several computer vision algorithms: classifier training, sliding windows, clustering, bag-of-features, background subtraction, and image registration.Experimental results for the k-means clustering and single Gaussian background subtraction algorithms are performed on a 410 node Hadoop cluster.摘要这项工作探讨计算机视觉应用中的Map-Reduce框架,相关的数据挖掘。概述MapReduce和常见的设计模式提供对于那些有限MapReduce的背景。我们讨论了高水平理论和低层次的实现为多个计算机视觉算法:分类培训,滑动窗口,聚类,功能袋,背景减法和图像配准。k-means聚类的单高斯背景减法算法进行的实验结果在一个410节点的Hadoop集群。Categories and Subject DescriptorsI.4.0 [Image Processing and Computer Vision]: General; D.1.3 [Programming Techniques]: Concurrent Programming分类和主题描述I.4.0[图像处理和计算机视觉]:一般D.1.3[编程技术:并行编程General TermsAlgorithms, Performance, Experimentation.一般条款算法,性能,实验。KeywordsMapReduce, computer vision, background subtraction, image registration, clustering, bag-of-features, cloud computing.关键词MapReduce,背景减法,计算机视觉,图像配准,聚类,功能包,云

文档评论(0)

bhzs + 关注
实名认证
文档贡献者

该用户很懒,什么也没介绍

1亿VIP精品文档

相关文档