圖像搜索技術(shù)在旅游出行網(wǎng)站中的應(yīng)用研究

邵志榮 俞穎 林振通 吳嘯鋒

摘要：圖像搜索技術(shù)近年來(lái)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的各大領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。文章基于自行研發(fā)的“福州智游行”旅游出行網(wǎng)站，結(jié)合百度智能云的AI服務(wù)，研究圖像搜索技術(shù)在旅游出行網(wǎng)站中的應(yīng)用，利用以圖搜圖方式向廣大游客提供出行資訊的推薦，研究結(jié)果表明該方法具有推薦準(zhǔn)確性高的優(yōu)點(diǎn)，改善了用戶體驗(yàn)。

關(guān)鍵詞：圖像搜索;百度智能云;資訊推薦

中圖分類號(hào)：TP391? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? 文章編號(hào)：1007-9416（2020）04-0000-00

0 引言

近年來(lái)，信息檢索技術(shù)被迅速應(yīng)用于遙感影像處理、智能商業(yè)信息推薦及醫(yī)學(xué)醫(yī)療信息咨詢等領(lǐng)域，用戶關(guān)注的重點(diǎn)是如何能以較低的成本快速地在互聯(lián)網(wǎng)的海量數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)地獲取所需的目標(biāo)數(shù)據(jù)，與此同時(shí)，伴隨著數(shù)字圖像技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上的信息不僅包涵簡(jiǎn)單的文本數(shù)據(jù)，更多的是以圖像、聲音、動(dòng)畫等復(fù)雜形式呈現(xiàn)，簡(jiǎn)單的文本搜索方法已經(jīng)無(wú)法滿足用戶的需求，用戶更加希望獲取的是多元化的信息[1]，圖像搜索技術(shù)就是在這樣的需求背景下被迅速發(fā)展并普及的。

圖像搜索過(guò)程一般包括圖像信息的收集、圖像庫(kù)的建立、圖像特征的提取、圖像相似度匹配及圖像檢索結(jié)果的獲取五個(gè)步驟，其中，圖像庫(kù)的建立主要面向的是圖像搜索的應(yīng)用場(chǎng)景，可以涵蓋醫(yī)學(xué)圖像[2]、人臉圖像[3]及植物圖像[4]等;圖像特征的提取可以是基于顏色、形狀或紋理等單特征提取或由兩種以上特征融合而成的多特征提取[5]，常用的圖像的匹配算法有歐氏距離、梯度相關(guān)性、Hausdoff距離等。現(xiàn)有的圖像搜索技術(shù)主要分為兩種類型：基于文本的圖像搜索和基于內(nèi)容的圖像搜索[6-7]。2019年，“百度智能云”由其前身“百度云”全新升級(jí)打造而來(lái)，“百度云”作為百度公司推出的一款基于云服務(wù)平臺(tái)的AI服務(wù)，于2014年結(jié)合百度深度學(xué)習(xí)研究院提供的人臉識(shí)別及檢索技術(shù)，首創(chuàng)云端圖像搜索，實(shí)現(xiàn)了圖像智能分類、自動(dòng)去重等功能，還能以圖搜圖，在海量圖片中精準(zhǔn)定位目標(biāo)[8]，成本低效率高，受到了廣大用戶的青睞。

2015年10月第一屆全國(guó)青年運(yùn)動(dòng)會(huì)的成功舉辦，使得城市福州的知名度大大打開(kāi)，躍升為國(guó)內(nèi)知名的宜居及旅游城市，與此同時(shí)，作為海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)政治、經(jīng)濟(jì)、文化、科研中心以及現(xiàn)代金融服務(wù)業(yè)中心，福州的公共服務(wù)行業(yè)，包括旅游行業(yè)，迅猛發(fā)展。在此區(qū)域背景下，文章基于自行研發(fā)的“福州智游行”旅游出行網(wǎng)站，結(jié)合百度智能云的AI服務(wù)，研究并實(shí)現(xiàn)圖像搜索技術(shù)在旅游出行網(wǎng)站中的應(yīng)用，以達(dá)到智能出行信息推薦，提升用戶體驗(yàn)的目的。

1 旅游出行網(wǎng)站的平臺(tái)搭建

“福州智游行”旅游出行網(wǎng)站主要基于JavaScript，Node.js及Vue.js等技術(shù)研發(fā)并應(yīng)用，該平臺(tái)包括用戶管理、地圖展示、景點(diǎn)推薦及景點(diǎn)檢索、簡(jiǎn)訊評(píng)論等功能，其中地圖展示模塊通過(guò)調(diào)用高德地圖的JavaScriptAPI接口將地圖模塊移植到網(wǎng)站主頁(yè)，并在地圖上對(duì)區(qū)域的熱門景點(diǎn)位置進(jìn)行添加點(diǎn)標(biāo)志來(lái)實(shí)現(xiàn)，平臺(tái)的核心由基于詞頻統(tǒng)計(jì)的旅游出行資訊推薦及基于圖像搜索的個(gè)性化景點(diǎn)推薦兩個(gè)模塊組合而成。

2 基于“百度智能云”的圖像搜索

2.1 圖像搜索庫(kù)的創(chuàng)建

基于百度智能云平臺(tái)，創(chuàng)建一個(gè)圖像搜索應(yīng)用獲得AppID、API Key和Secret Key，并在應(yīng)用下創(chuàng)建一個(gè)用戶景區(qū)圖庫(kù)，即相似圖圖庫(kù)，上傳對(duì)應(yīng)的景區(qū)圖片集，其中AppID用于標(biāo)識(shí)應(yīng)用的唯一性，API Key及Secret Key主要用于驗(yàn)證API接入合法性。在平臺(tái)上創(chuàng)建了由福州幾大主體旅游景點(diǎn)在內(nèi)的500張圖像構(gòu)成的圖像庫(kù)，并為上傳的景區(qū)圖片創(chuàng)建與景區(qū)地點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的標(biāo)簽，其標(biāo)簽主要是以景區(qū)地名的形式給定。

2.2 圖像相似度檢索

百度智能云平臺(tái)提供了較為成熟的圖像識(shí)別、圖像搜索等圖像處理API，它為用戶提供了一定次數(shù)的免費(fèi)智能檢索，同時(shí)兼容了.NET Core 、C# SDK及Android開(kāi)發(fā)等多個(gè)環(huán)境，具有成本低效率高的優(yōu)點(diǎn)。文章研究圖像搜索技術(shù)在旅游出行網(wǎng)站上中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)以圖搜圖的方式向用戶提供出行資訊的推薦。用戶可以通過(guò)點(diǎn)擊網(wǎng)站前端的圖片搜索按鈕，提供待檢索圖像并上傳，然后調(diào)用百度智能云提供的相關(guān)API實(shí)現(xiàn)圖像搜索。圖像搜索流程具體如下所示：

Step1：旅游出行平臺(tái)前端上傳組件獲得待檢索的圖像，并將其發(fā)送給平臺(tái)后端;

Step2：旅游出行平臺(tái)后端獲取待檢索圖像并進(jìn)行初步分析，導(dǎo)入百度AI的APISDK圖像搜索模塊。

Step3：根據(jù)在百度AI開(kāi)放平臺(tái)創(chuàng)建的圖像搜索的應(yīng)用獲得值來(lái)設(shè)置AppID、API Key和Secret Key。

Step4：創(chuàng)建一個(gè)AipImageSearchClient對(duì)象。AipImageSearchClient是圖像搜索node客戶端，主要是為圖像搜索的開(kāi)發(fā)人員提供了一系列的交互方法

Step5：將待檢索圖像轉(zhuǎn)碼為base64編碼，并以該圖像作為參數(shù)，調(diào)用名為awaitclient.similarSearch百度相似圖檢索API進(jìn)行圖像搜索。

Step6：將檢索圖像相似度最高的前40張圖像數(shù)據(jù)保存在json數(shù)組，并將json數(shù)組返回旅游出行網(wǎng)站后端，網(wǎng)站前端根據(jù)后端返回的數(shù)據(jù)調(diào)用標(biāo)簽進(jìn)行景點(diǎn)搜索，將匹配的景點(diǎn)進(jìn)行展示和推薦。

圖像搜索實(shí)現(xiàn)部分的核心代碼如下：

2.3 圖像搜索結(jié)果

文章基于“福州智游行”旅游出行網(wǎng)站，結(jié)合百度智能云的AI服務(wù)，利用圖像搜索的以圖搜圖的技術(shù)在圖像庫(kù)中進(jìn)行景點(diǎn)的智能搜索，然后將搜索結(jié)果反饋到旅游出行平臺(tái)，旅游出行平臺(tái)獲取搜索結(jié)果，將目標(biāo)景點(diǎn)圖像及景區(qū)名稱在主頁(yè)上進(jìn)行展示。圖1為利用主題景點(diǎn)為棧道的圖像進(jìn)行目標(biāo)景區(qū)的檢索結(jié)果。圖2為利用主題景物為桃花的圖像進(jìn)行目標(biāo)景區(qū)的搜索結(jié)果。

從搜索結(jié)果可以看出，分別以棧道和桃花為目標(biāo)進(jìn)行以圖搜圖，得出的旅游景區(qū)推薦結(jié)果準(zhǔn)確度比較高，與基本文本的圖像搜索方式相比較，該方法能使網(wǎng)站用戶在旅游出行的過(guò)程中快速地對(duì)感興趣的景點(diǎn)圖像進(jìn)行搜索而得到相似景點(diǎn)推薦信息，給出行帶來(lái)了極大的便利，增強(qiáng)了網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)。

3 結(jié)論

大數(shù)據(jù)時(shí)代，絕大多數(shù)的互聯(lián)網(wǎng)用戶關(guān)注的重點(diǎn)是如何能以較低的成本快速地在海量數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)地獲取所需的信息，圖像搜索技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生并迅速得到普及。文章基于自行研發(fā)的“福州智游行”旅游出行網(wǎng)站，結(jié)合百度智能云的AI服務(wù)，研究圖像搜索技術(shù)在旅游出行網(wǎng)站中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)以圖搜圖的方式向用戶提供出行資訊的推薦。研究實(shí)踐表明，該方法能根據(jù)用戶的需求進(jìn)行較準(zhǔn)確的景點(diǎn)圖像搜索及推薦，改善了旅游出行網(wǎng)站的用戶體驗(yàn)。

參考文獻(xiàn)

[1]王嶸.基于深度學(xué)習(xí)的圖像搜索算法研究[J].計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通，2018（11）：150.

[2] 趙丹，戴文戰(zhàn)，李俊峰.基于NSST和改進(jìn)PCNN的醫(yī)學(xué)圖像融合[J].光電子·激光，2018，29（1）：95-104.

[3]伊力哈木.亞爾買買提.一種改進(jìn)的深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別算法研究[J].計(jì)算機(jī)仿真.2017，34（11）：417-419.

[4]俞穎，邵志榮，林燕玲.基于相似性度量的花卉圖像檢索方法研究[J].信息系統(tǒng)工程，2019（6）：158-159.

[5]姜雪.基于多特征的圖像檢索方法研究[D].淄博：山東理工大學(xué)，2019.

[6]陳瑞文.基于內(nèi)容的圖像檢索方法研究[J].通化師范學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2018（3）：76-78.

[7]戴澤華，路志爽，張連連，等.基于內(nèi)容的圖像檢索算法研究[J].河北建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào)，2018，36（2）：117-119.

[8]百度.百度云首創(chuàng)圖像搜索，支持人臉識(shí)別和檢索[J].中國(guó)安防，2014（19）：10.

收稿日期：2020-03-10

基金項(xiàng)目：福建省大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃（S201913468010），福建省教育廳中青年教師科研項(xiàng)目（JAT190977）

作者簡(jiǎn)介：邵志榮（1997—），男，福建福州人，本科，研究方向：智能信息技術(shù)。

通訊作者：俞穎（1984—），女，福建莆田人，研究生，碩士，講師，研究方向：模式識(shí)別、數(shù)據(jù)挖掘。

Research on Application of Image Search Technology in Travel Websites

SHAO Zhi-rong1，YU Ying 1，2，LIN Zhen-tong 1，WU Xiao-feng2

（1. Artificial Intelligence College，Yango University，F(xiàn)uzhou Fujian? 350001;2.Spatial Data Mining and Application Research Center of Fujian Province， Yango University，F(xiàn)uzhou Fujian? 350001）

Abstract： In recent years， search technology has been widely used in various fields of the Internet industry. Based on the self-developed "Fuzhou Free Tour" travel website， combined with the AI service of Baidu intelligent cloud， this paper studies the application of image search technology in tourist travel websites， and uses the Similar Image Search technology to provide travel information recommendation. The research results show that the method has the advantages of high recommendation accuracy and improved user experience.

Keywords： Image Search;Baidu intelligent cloud;information recommendation