| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/14:00074391 |
|---|
| Název v anglickém jazyce | Towards Fast Multimedia Feature Extraction: Hadoop or Storm |
|---|
| Druh | D - Článek ve sborníku |
|---|
| Jazyk | eng - angličtina |
|---|
| Obor - skupina | I - Informatika |
|---|
| Obor | IN - Informatika |
|---|
| Rok uplatnění | 2014 |
|---|
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
|---|
| Počet výskytů výsledku | 1 |
|---|
| Počet tvůrců celkem | 3 |
|---|
| Počet domácích tvůrců | 3 |
|---|
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | David Mera Pérez (státní příslušnost: ES - Španělské království, domácí tvůrce: A)
Michal Batko (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 8876398)
Pavel Zezula (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3165647) |
|---|
| Popis výsledku v anglickém jazyce | 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 andthe Apache Storm projects. |
|---|
| Klíčová slova oddělená středníkem | Multimedia; Big Data; Feature Extraction; Map Reduce; Apache Storm; Apache Hadoop |
|---|
| Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
|---|