فایل ورد کامل چارچوب های بهره وری در محاسبات مربوط به پردازش عکس های با حجم داده بالا – تولید عکس های موزاییکی با استفاده از چارچوب های نرم افزاری hadoop و scalding

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل چارچوب های بهره وری در محاسبات مربوط به پردازش عکس های با حجم داده بالا – تولید عکس های موزاییکی با استفاده از چارچوب های نرم افزاری hadoop و scalding،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۱۶ صفحه

۴- نتایج
این مقاله کاربردی از یک چارچوب بهره وری Hadoop برای حل یک مسئله ی پردازش تصویر با حجم داده بالا به منظور تولید تصویر موزاییکی، را ارائه کرد. می توان گفت تولید مفهوم خط لوله تولید موزاییک نسبتا ساده است، منافع آن از عملیات سطح بالای فراهم شده توسط چارچوب Scalding (به عنوان مثال groupBy یا join) منشا گرفته و می توان با بکارگیری روش مشابه خطوط لوله ی پیچیده تر را به شکلی که باعث افزایش بهره وری گردد، تولید کرد.
بیشتر تمرکز پژوهش ارائه شده در این مقاله، معطوف به نشان دادن کاربرد چارچوب های بهره وری در زمینه ی ساخت خطوط لوله پردازش تصویر بود. موضوع دیگری که در درجه دوم اهمیت قرار داشت، بررسی عملکرد واقعی حاصل از اجرای مدل ها بود. در کارهای آتی بیشتر تمرکز را به جنبه های مختلف اجرای مدل که شامل موارد زیر می شوند معطوف می کنیم: بهینه سازی کدها، پیکربندی و تنظیم خوشه، ادغام و یکپارچه سازی پردازش عکس با عملکرد بالا (مثلا CV باز( و اجرا روی یک خوشه ی Hadoop با پشتیبانی GPU.

عنوان انگلیسی:Productivity frameworks in big data image processing computations – creating photographic mosaics with Hadoop and Scalding~~en~~

۴ Conclusions

This paper presents an application of a Hadoop productivity framework Scalding for solving a big data image processing problem of creating photographic mosaic. The high-level flow paradigm insulates the developer from the Hadoop MapReduce model and allows for a natural expression of the solution pipeline with minimal plumbing code. Even though the mosaic creation pipeline is relatively simple, it benefits from the high level operation provided by Scalding (e.g., groupBy or join) and more complex pipelines can be productively built using the same approach. The focus of the work presented in this paper was to demonstrate applicability of productivity frameworks for building image processing pipelines and as such the actual performance of the implementation was a secondary concern. Further work will concentrate on the execution aspects including: code optimization, cluster tuning, integration with high performance image processing libraries (e.g., OpenCV) and execution on a Hadoop cluster with GPU support.

$$en!!