Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Towards Fast Multimedia Feature Extraction: Hadoop or Storm

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F14%3A00074391" target="_blank" >RIV/00216224:14330/14:00074391 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Towards Fast Multimedia Feature Extraction: Hadoop or Storm

  • Popis výsledku v původním 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.

  • Název v anglickém jazyce

    Towards Fast Multimedia Feature Extraction: Hadoop or Storm

  • Popis výsledku anglicky

    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.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GBP103%2F12%2FG084" target="_blank" >GBP103/12/G084: Centrum pro multi-modální interpretaci dat velkého rozsahu</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2014

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of 2014 IEEE International Symposium on Multimedia (ISM)

  • ISBN

    9781479943111

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    106-109

  • Název nakladatele

    IEEE Computer Society Publications

  • Místo vydání

    Washington, DC

  • Místo konání akce

    Taichung, Taiwan

  • Datum konání akce

    10. 12. 2014

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku