圖像信息資源管理技術(shù)的應(yīng)用研究

王春妍

(江蘇海事職業(yè)技術(shù)學(xué)院信息工程系，江蘇 南京 211170)

1.引言

移動終端的迅速發(fā)展，使得一個完全網(wǎng)絡(luò)時代降臨。用戶和網(wǎng)絡(luò)間的連接不僅限于室內(nèi)或者計算機設(shè)備，而且可以通過任何終端訪問互聯(lián)網(wǎng)。目前移動終端設(shè)備迅速發(fā)展，屏幕規(guī)模可達到5英尺，將實現(xiàn)八核處理器，和快速指紋識別功能。此外，針對用戶時空信息的提取技術(shù)也已基本成熟，可以利用三維的時空信息幫助用戶更好地在網(wǎng)絡(luò)中進行交流。因此，圖像采集技術(shù)也從傳統(tǒng)的攝像和掃描等獲取方式，轉(zhuǎn)變成和移動終端緊密連接的方式，從而獲得豐富信息的、多維度的圖像。

2.圖像自動標(biāo)注在信息組織中的應(yīng)用

目前，許多商業(yè)搜索引擎，如Google，Yahoo!等均利用在圖像和視頻上加文本標(biāo)簽的方式，基于語義的搜索方法來檢索相關(guān)圖像或視頻。這種方式由于圖像信息和標(biāo)注的文本不同步，或者信息不匹配問題，常無法準確地檢索到所需圖形圖像信息。為了解決低層特征與高層語義概念間的語義鴻溝問題，圖像信息的自動標(biāo)注研究，成為當(dāng)前關(guān)注的熱點。圖像視頻的標(biāo)注技術(shù)結(jié)合了基于文本的檢索與基于內(nèi)容的檢索兩者的優(yōu)點，有效地解決了語義鴻溝問題。基于學(xué)習(xí)的標(biāo)注將圖像或視頻標(biāo)注作為一個學(xué)習(xí)問題，用每幅圖像的所有關(guān)鍵詞或關(guān)鍵詞與視覺特征的聯(lián)合分布建立一個統(tǒng)計模型。在文獻[3]中，利用判別式條件隨機場CRF模型把圖像作為整個觀察數(shù)據(jù)，用組合的方式從語義層次和視覺層次獲得語義概念的相互作用，利用圖形結(jié)構(gòu)建立語義概念的上下文關(guān)系，利用Contextual Kernel解決一組獨立的二次設(shè)計問題，用TRECVID做實驗數(shù)據(jù)庫來訓(xùn)練模型。該方法的優(yōu)點是不需要圖像分割，與傳統(tǒng)的SVM方法相比，查準率和查全率都有很大提高。

3.圖像搜索引擎檢索模式分析

圖像搜索引擎的檢索模式就是它的檢索方式，根據(jù)這些檢索方式來確定不同的檢索策略。圖像檢索模式的核心問題是圖像特征的抽取和圖像檢索。前面的圖像搜索引擎的案例代表了兩種不同的檢索模式：基于文本的檢索模式和基于內(nèi)容的檢索模式，此外還有基于兩者結(jié)合的綜合特征的檢索模式。下面就對圖像搜索引擎檢索模式進行分析，并探討不同的應(yīng)用狀況。

(1)基于文本的檢索模式

基于文本的圖像檢索是對圖像的名稱、編號、內(nèi)容描述、圖像大小、圖像所在文件的大小、圖像來源、作者、建立圖像的時間、存儲地點等關(guān)鍵性的信息采用自動標(biāo)引或進行人工注釋，并進行圖像的特征抽取，建立圖像索引數(shù)據(jù)庫，然后按全文數(shù)據(jù)庫管理，采用全文數(shù)據(jù)庫檢索方法。現(xiàn)在的基于網(wǎng)絡(luò)的圖像搜索引擎就是大都采用的這種基于文本的檢索模式。網(wǎng)絡(luò)上的圖像文件通常以GIF、JPG、PNG等作為擴展名的。如Google抽取圖像的題名、圖像大小、圖像內(nèi)容的描述語言、圖像所在文件的大小、圖像來源、作者、建立圖像的時間、存儲地點等信息，專門針對這些圖像信息建立索引。Corbis通過人工對圖像信息標(biāo)注。

(2)基于內(nèi)容的檢索模式

大容量的圖像/視頻數(shù)據(jù)庫，一般的文字搜索引擎已經(jīng)不能滿足用戶需求，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)如何快速、有效地從大規(guī)模的圖像庫中檢索出有用的圖像已成為國內(nèi)外研究的熱點。雖然該方法有效地考慮了圖像的語義信息，但是基于關(guān)鍵詞的圖像檢索方式存在因用戶理解差異而導(dǎo)致對圖像語義理解的歧義問題。

4.圖像信息的分析與服務(wù)

隨著個性化服務(wù)技術(shù)的發(fā)展，圖像信息資源管理也要求實時記錄和更新用戶的個性化信息，檢索時遍歷用戶側(cè)檔，為不同用戶輸出符合用戶個性化要求的檢索結(jié)果，用戶每次反饋的信息都會有選擇性地再次更新用戶側(cè)檔中的信息，使個性化信息永遠持續(xù)被更新。

5.結(jié)束語

目前隨著用戶對圖像資源檢索的需求量不斷增大，圖像搜索引擎的發(fā)展如火如荼。圖像搜索引擎向著個性化、智能化，以及交互性方向不斷推進。圖像搜索引擎的個性化原則需要打破當(dāng)前用戶界面提供什么樣的圖像信息顯示內(nèi)容、排列什么樣的搜索結(jié)果、利用什么樣的訪問設(shè)備等別無選擇的限制，從根本上實現(xiàn)查詢界面的個性化、信息類型的個性化、訪問設(shè)備的個性化等。

[1]汪斌.基于ARM和GPRS的農(nóng)田現(xiàn)場信息遠程采集系統(tǒng)的研究[D].昆明理工大學(xué)，2010.

[2]張慶輝.無線糧倉害蟲檢測系統(tǒng)[D].河南工業(yè)大學(xué)，H04N7/18；H04N7/08.

[3]Y Xiang，Semantic context modeling with maximal margin conditional random fields for automatic image annotation[C]，Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR)，2010 IEEE Conference on，3368–3375

[4]Jamieson，M，Using Languageto Learn Structured Appearance Models for Image Annotation[J].IEEE Transactions Pattern Analysis and Machine Intelligence，2010，31（1）.