Informační systém Masarykovy univerzity 

Speeding up the multimedia feature extraction: a comparative study on the big data approach

česky | in English

MERA PÉREZ, David, Michal BATKO a Pavel ZEZULA. Speeding up the multimedia feature extraction: a comparative study on the big data approach. Multimedia Tools and Applications, Springer, 2017, roč. 76, č. 5, s. 7497-7517. ISSN 1380-7501. doi:10.1007/s11042-016-3415-1.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Speeding up the multimedia feature extraction: a comparative study on the big data approach
Autoři MERA PÉREZ, David (724 Španělsko), Michal BATKO (203 Česká republika, garant, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí).
Vydání Multimedia Tools and Applications, Springer, 2017, 1380-7501.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Spojené státy americké
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 1.541
Kód RIV RIV/00216224:14330/17:00094702
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Doi http://dx.doi.org/10.1007/s11042-016-3415-1
UT WoS 000397278400062
Klíčová slova anglicky Big data;Image feature extraction;Map Reduce;Apache Storm;Apache Spark;Grid computing
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 27. 4. 2018 10:32.
Anotace
The current explosion of multimedia data is significantly increasing the amount of potential knowledge. However, to get to the actual information requires to apply novel content-based techniques which in turn require time consuming extraction of indexable features from the raw data. In order to deal with large datasets, this task needs to be parallelized. However, there are multiple approaches to choose from, each with its own benefits and drawbacks. There are also several parameters that must be taken into consideration, for example the amount of available resources, the size of the data and their availability. In this paper, we empirically evaluate and compare approaches based on Apache Hadoop, Apache Storm, Apache Spark, and Grid computing, employed to distribute the extraction task over an outsourced and distributed infrastructure.
Návaznosti
GBP103/12/G084, projekt VaVNázev: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu
Investor: Grantová agentura ČR, Projekty na podporu excelence v základním výzkumu
VytisknoutZobrazeno: 20. 7. 2018 14:41

Relevantní odkazy 


Nahoru | Aktuální datum a čas: 20. 7. 2018 14:41, 29. (lichý) týden

Kontakty: istech(zavináč/atsign)fi(tečka/dot)muni(tečka/dot)cz, studijní odd., správci práv, is-technici, e-technici, IT podpora | Použití cookies | Více o Informačním systému