芻議大數據背景下的圖形處理技術及圖形識別探索

摘要：自2016年美國總統奧巴馬政府正式啟動“大數據研究和發展倡議”以來，大數據以勢不可擋之勢席卷全球，成為信息化和互聯網之后的又一大信息革命高峰，而數據資源也因此成為等同于自然資源和人力資源又一項國家戰略發展資源。大數據時代的到來，讓社會個各個領域受到廣泛影響。與此同時，隨著圖形圖像產品在各個領域的不斷滲透，人們對計算機處理圖形的速度和效率提出了更高的要求，如何在大數據時代背景下優化圖形處理技術，并圖像識別進行智能化處理變得尤為重要。基于此，本文就大數據背景下的圖形處理技術及圖形識別技術展開討論。

關鍵詞：大數據;圖形處理;圖形識別

中圖分類號：TP391.41? ?文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1007-9416（2020）04-0000-00

0 引言

隨著社會各個行業對圖形處理和圖形識別的需求不斷增多以及人大數據技術的快速發展，計算機圖形識別技術也越來越受到科研人士的關注，然而就當前的形勢而言，我國的圖形處理還處于初級發展階段，對于相關圖像識別算法的應用還比較單一，這在一定程度上阻礙了圖像識別技術的發展，亟待在新的時代背景下采取新的處理手段。而大數據的到來，為圖形處理帶來了全新變革，利用大數據云處理提供彈性可拓展的基礎設備，實現圖形處理技術和圖形識別技術的全面升級。

1 大數據的概念、基本特征以及處理方式

概念：大數據指的是不能在一定時間內用我們的常規軟件對其進行抓取、管理和處理，在各色各樣的數據中，快速的抓取到一些就對價值的信息，適用于數據庫、計算機云計算等一些常見的存儲系統。

特征：大數據具有四個特征。一是數據量巨大，二是數據的類型多樣化，三是數據處理的速度快，四是它的價值密度較低[1]。

處理方式：一是采集。大數據的采集指的是利用多個不同的數據庫來接收從客戶端發過來的數據，用戶可以通過訪問數據庫來查詢這些數據。比如說電商就可以通過MySQL將數據儲存起來，其他的一些數據庫亦可以用于大數據的采集。在大數據的采集過程中，最大特點之一就是并發數較高[2]，這是因為在同時可能有很多個用戶對其進行訪問，如淘寶購物和火車票的購買等，他們的并發量有時候甚至能高達數百萬，所以這就意味著需要采用更大的數據庫才能容納下如此龐大的數據。而就是數據的導入和預處理。在采集端本身就已經有很多的數據，然而要想對如此大量的數據進行分析，仍是需要見這些數據導入到一個較為集中的大數據庫中，在導入過程中，還可以對這些數據進行一些清洗和預處理等操作。第三是分析和統計，數據的統計和分析就要用到分布式數據庫，利用分布式數據庫來進行存儲和匯總，這有這樣才能滿足客戶的需求。第四就是挖掘。挖掘和之前的分析統計的不同之處就在于在挖掘前就要首先設計好主題，主要表現為在計算機上進行一定的計算，進而起到一個預測的效果。較為典型的計算為Kmenas、SVM等，主要用到的工具有Hapdoop和Mahout[3]等，這一過程的挑戰性比較大且比較復雜，一般是以單程線為主，充分了解大數據的基本特征，對于實現其在圖形識別處理技術中的應用有著重大意義。

2 大數據背景下圖形處理技術面臨的挑戰

我國計算機取得了十分快速的發展，許多優秀的學者不斷投入到大數據圖形識別技術的研究中去，并且取得了較為顯著的成果，這些成果現如今以及得到了廣泛的應用。然而我國基于大數據的計算機圖像識別技術還處在初級探索階段，實現的智能化高效處理還停留在一些簡單的目標識別，再加上對于圖形庫的依賴，使得此項技術再次遭到了限制，倘若稍微增大一些圖形的復雜性或者圖形識別的范圍，其圖形識別根本就難以實現。這里的限制主要表現在兩個方面：首先是就計算機系統設計的限制，其次是應用場景的限制，在進行較大范圍的圖形識別時，其識別精度和效率都將大打折扣，所以就當下的圖形識別技術而言，這兩方面的限制尤為重大。這些年我國包括圖形識別在內的各個領域都取得了較大的發展，但是相對于發達國家而言，還存在很大的差距，再加上國內所使用的軟件以及如GUP的處理硬件也比較落后，導致我國在該領域的發展較為緩慢，只能依靠一些先進的國外軟件和產品。另外，我國的圖形處理方面更加傾向于對于二維圖像的處理，對于高維、復雜的圖形處理識別研究十分匱乏，所以，大數據時代下圖形識別對于研究范圍、計算機系統性能以及識別精度等方面都提出了更大的挑戰。以下進行具體分析：

（1）大數據時代數據量和流量十分巨大，在復雜變幻的網絡中存在極大的安全隱患，如何在網絡環境下保證圖形的儲存安全[4]是當下亟待解決的問題之一。

（2）大數據的出現對于網絡硬件設備提出了更高的要求，計算機硬件決定了網絡傳輸速度和效率，因為新時代背景下還需要面臨的一大關鍵問題就是計算機硬件升級和創新。

3總結

科技革命推動了互聯網的快速發展，而隨著互聯網技術的發展以及大數據時代的到來，人們對于計算機技術圖形識別技術的研究將會不斷深入。從圖形識別技術在大數據時代面臨的挑戰來看，該技術將會更多的融入人工智能技術，并將其和傳統的計算機圖像算法相結合，利用高效、精準的圖形處理硬件，對輸入系統內的圖形進行全方位分析和處理，將圖形內容數據化，提取出關鍵的圖形信息，更好的滿足社會各界對圖形識別技術的需求。

參考文獻

[1] 趙銳.基于大數據背景下的圖形處理技術變革探索[J].電子測試，2014（20）：143-144+140.

[2] 朱平哲.基于大數據背景下的圖形處理技術變革探索[J].現代信息科技，2019，3（02）：77-78+81.

[3] 張茲洋.計算機圖形學與圖形圖像處理技術的應用[J].計算機產品與流通，2020（01）：9.

[4] 李震.計算機圖形技術在數據計算方面的應用[J].數字技術與應用，2019，37（11）：69-70.

收稿日期：2020-03-06

作者簡介：周志勇（1985—），男，江西上饒人，博士，講師，研究方向：圖像處理。

Discussion on Graphics Processing Technology and Graphics Recognition under the Background of Big Data

ZHOU Zhi-yong

（Shangrao Normal University，Shangrao Jiangxi? 334000）

Abstract：Since the US President Barack Obama Administration officially launched the "big data research and development initiative" in 2016， big data has swept the world with an irresistible momentum， becoming another information revolution peak after informatization and the Internet， and data resources have thus become another national strategic development resource equivalent to natural resources and human resources. The arrival of the era of big data has affected all areas of society. At the same time， with the continuous penetration of graphics and image products in various fields， people put forward higher requirements for the speed and efficiency of computer graphics processing. How to optimize the graphics processing technology in the era of big data， and image recognition for intelligent processing becomes particularly important. Based on this， this paper discusses the graphics processing technology and graphics recognition technology under the background of big data.

Key words： big data; graphic processing; graphic recognition