Arquitectura de microservicios para extracción de características en sistemas de recuperación de imágenes basada en contenido

Introducción— Los sistemas de recuperación de imágenes basada en contenido permiten a los usuarios, por medio de una imagen de referencia, recuperar aquellas similares a su consulta. En la concepción de dichos sistemas para la Web, deben ser considerados aspectos relacionados al alto volumen de imág...

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Autores:: Roa-Martínez, Sandra Milena
Ruiz Velasco, Andrés Felipe

Tipo de recurso:: Article of journal

Fecha de publicación:: 2020

Institución:: Corporación Universidad de la Costa

Repositorio:: REDICUC - Repositorio CUC

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description	Introducción— Los sistemas de recuperación de imágenes basada en contenido permiten a los usuarios, por medio de una imagen de referencia, recuperar aquellas similares a su consulta. En la concepción de dichos sistemas para la Web, deben ser considerados aspectos relacionados al alto volumen de imágenes digitales existentes, que generan problemas durante su procesamiento en tiempo real, específicamente en la extracción de sus características visuales, objeto de esta investigación. Objetivos— Contribuir en la mitigación de los problemas de escalabilidad, elasticidad, disponibilidad y confiabilidad presentada por el módulo de extracción de sus características visuales de un sistema de recuperación de imágenes basada en contenido. Metodología— Se realizó la definición, diseño e implementación de una propuesta de arquitectura basada en microservicios y posteriormente la ejecución de pruebas mediante experimentos basados en simulación para la evaluación de dicha propuesta, presentando el respectivo análisis y discusión de los resultados entregados por el tablero de indicadores de la consola de Google Cloud. Resultados— Una arquitectura basada en microservicios donde cada algoritmo/técnica de extracción de características de una imagen digital fue implementada como un microservicio bajo la infraestructura de Google Cloud. Conclusiones— Esta propuesta arquitectural soportada en microservicios favorece su escalabilidad automática durante la extracción de características de grandes volúmenes de imágenes y puede ser usada en el diseño y construcción de otros módulos de un sistema de recuperación de imágenes basada en contenido.
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Objetivos— Contribuir en la mitigación de los problemas de escalabilidad, elasticidad, disponibilidad y confiabilidad presentada por el módulo de extracción de sus características visuales de un sistema de recuperación de imágenes basada en contenido. Metodología— Se realizó la definición, diseño e implementación de una propuesta de arquitectura basada en microservicios y posteriormente la ejecución de pruebas mediante experimentos basados en simulación para la evaluación de dicha propuesta, presentando el respectivo análisis y discusión de los resultados entregados por el tablero de indicadores de la consola de Google Cloud. Resultados— Una arquitectura basada en microservicios donde cada algoritmo/técnica de extracción de características de una imagen digital fue implementada como un microservicio bajo la infraestructura de Google Cloud. Conclusiones— Esta propuesta arquitectural soportada en microservicios favorece su escalabilidad automática durante la extracción de características de grandes volúmenes de imágenes y puede ser usada en el diseño y construcción de otros módulos de un sistema de recuperación de imágenes basada en contenido.Introduction— Content-based image retrieval systems allow users, using a reference image, to retrieve those similar to their query. In the conception of such systems for the Web, aspects related to the high volume of existing digital images must be considered, which generate problems during their processing in real time, specifically in the extraction of their visual features, the object of this investigation. Objectives— Contribute to the mitigation of scalability, elasticity, availability and reliability problems presented by the module for extracting its visual characteristics from a content-based image retrieval system. Methodology— The definition, design and implementation of a proposal for architecture based on microservices was carried out, followed by the execution of tests using simulation-based experiments for the evaluation of said proposal, presenting the respective analysis and discussion of the results provided by the indicator panel of the Google Cloud console. Results— A microservices-based architecture where each algorithm / technique for extracting features from a digital image was implemented as a microservice under the Google Cloud infrastructure. Conclusions— This architectural proposal supported by microservices favors its automatic scalability during the extraction of features from large volumes of images and can be used in the design and construction of other modules of a content-based image retrieval system.application/pdftext/htmlapplication/xmlspaUniversidad de la CostaINGE CUC - 2020http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistascientificas.cuc.edu.co/ingecuc/article/view/3247CBIR architecturemicroservicesfeature extractionGoogle Cloudimage retrievalarquitectura CBIRmicroserviciosextracción de característicasGoogle Cloudrecuperación de imágenesArquitectura de microservicios para extracción de características en sistemas de recuperación de imágenes basada en contenidoMicroservices architecture for feature extraction in content-based image retrieval systemsArtículo de revistahttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1Textinfo:eu-repo/semantics/articleJournal articlehttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Inge CucM. Becker, S. Lehrig & S. Becker, “Systematically deriving quality metrics for cloud computing systems,” presented at 6th ACM/SPEC Int Conf Perform Eng, ICPE 2015, TX, USA, pp. 169–174, 31 Jan-4 Feb. 2015. https://doi.org/10.1145/2668930.2688043M. Nabi, M. Toeroe & F. Khendek, “Availability in the cloud: State of the art,” J Netw Comput Appl, vol. 60, pp. 54–67, Jan. 2016. https://doi.org/10.1016/j.jnca.2015.11.014X. Wang & J. Grabowski, “A Reliability Assessment Framework for Cloud Applications,” presented at Cloud Computing 2015, IARIA, Nnc., Fr., 2015. Available: http://www.thinkmind.org/index.php?view=article&articleid=cloud_computing_2015_6_10_20143A. Latif, A. Rasheed, U. Sajid, J. Ahmed, N. Ali, N. I. Ratyal, B. Zafar, S. H. Dar, M. Sajid & T. Khalil, “Content-based image retrieval and feature extraction: A comprehensive review,” Math Probl Eng, vol. 4, pp. 121, 2019. https://doi.org/10.1155/2019/9658350L. Kaliciak, H. Myrhaug & A. 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