基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术

作     者：李月洁 柳长安 刘星平 贾聪 LI Yuejie;LIU Chang'an;LIU Xingping;JIA Cong

作者机构：鄂尔多斯应用技术学院内蒙古鄂尔多斯017000 华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206 湖南工程学院电气信息学院湖南湘潭411101 

基　　金：内蒙古自治区自然科学基金资助项目(2016MS0618) 内蒙古自治区教育厅高等学校科研项目(NJZY17413) 湖南省教育厅科研项目(17K027)~~ 

出 版 物：《现代电子技术》 (Modern Electronics Technique)

年 卷 期：2018年第41卷第6期

页      码：121-124页

摘      要：互联网隐式文本感知技术能够在图像中提取相应文本格式内容,但存在信息吞吐量低、运算速度差等问题。为此,提出基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术。引入Hadoop分布式框架,承接互联网隐式文本感知技术,利用隐式文本感知方式,实现图像特征向量生成提取。实验数据表明,设计的基于Hadoop的互联网隐式文本感知技术能够进行高信息的吞吐,实现隐式文本感知提取。

主 题 词：Hadoop 互联网隐式文本 感知技术 信息吞吐量 分布式框架 图像特征向量 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 080902[080902] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16652/j.issn.1004-373x.2018.06.029

馆 藏 号：203283834...