DISIVR: Distributed Deep Feature Indexer for Video Big DataRetrieval on Spark

Q: 이 논문에서 정의한 DISIVR이란 무엇인가?

스파크 기반의 대용량 비디오 데이터 탐색을 위해 설계된 분산 딥 피쳐 인덱싱 프레임워크다. 이는 인메모리 컴퓨팅과 역 인덱스 기반 메커니즘을 결합하여 고차원 CNN 특징을 효율적으로 인코딩하고 분산 검색 플랫폼인 Solr Cloud를 통해 대규모 비디오 데이터를 빠르게 검색할 수 있도록 지원한다.

Q: 대규모 비디오 데이터 검색에서 성능과 정확도를 높이는 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, 고차원 CNN 특징을 양자화와 16진수 코딩으로 경량화하여 인덱싱하고 TF-IDF 유사도 측정 방식을 적용하는 것이 효과적이다. 이를 통해 인덱스 저장 크기의 급격한 증가를 방지하면서도 코사인 유사도 방식보다 검색 정확도와 처리 속도를 유의미하게 향상시킨다.

Muhammad Numan Khan; Aftab Alam; Md. Anwarul Islam; Jawad Khan; Young-Koo Lee

자료유형: 학술대회자료

저자정보: Muhammad Numan Khan (Kyung Hee University) Aftab Alam (Kyung Hee University) Md. Anwarul Islam (Kyung Hee University) Jawad Khan (Kyung Hee University) Young-Koo Lee (Kyung Hee University)

저널정보: Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2020 한국컴퓨터종합학술대회 논문집

발행연도: 2020.7

수록면: 118 - 120 (3page)

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The convolutional neural network (CNN) deep features pose a significant hurdle for direct use in inverted-index based systems because of their high dimensionality and dense nature. To address such issues, we propose an in-memory scale-out inverted-index based framework called DISIVR with threefold objectives. First, we employ an adaptation of an existing deep feature encoder from high dimensional vector ... 전체 초록 보기

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