D 2014

Towards Fast Multimedia Feature Extraction: Hadoop or Storm

MERA PÉREZ, David, Michal BATKO a Pavel ZEZULA

Základní údaje

Originální název

Towards Fast Multimedia Feature Extraction: Hadoop or Storm

Autoři

MERA PÉREZ, David (724 Španělsko, domácí), Michal BATKO (203 Česká republika, garant, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Washington, DC, Proceedings of 2014 IEEE International Symposium on Multimedia (ISM), od s. 106-109, 4 s. 2014

Nakladatel

IEEE Computer Society Publications

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Spojené státy

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Kód RIV

RIV/00216224:14330/14:00074391

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-1-4799-4311-1

DOI

UT WoS

000380456700020

Klíčová slova anglicky

Multimedia;Big Data;Feature Extraction;Map Reduce;Apache Storm;Apache Hadoop

Štítky

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 28. 2. 2018 12:11, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.

Anotace

V originále

The current explosion of data accelerated evolution of various content-based indexing techniques that allow to efficiently search in multimedia data such as images. However, indexable features must be first extracted from the raw images before the indexing. This necessary step can be very time consuming for large datasets thus parallelization is desirable to speed the process up. In this paper, we experimentally compare two approaches to distribute the task among multiple machines: the Apache Hadoop and the Apache Storm projects.

Návaznosti

GBP103/12/G084, projekt VaV
Název: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
Investor: Grantová agentura ČR, Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu