智能AI相冊軟件的設計與實現

摘要：當前，大多數人的移動設備中都存儲有大量圖片，這些圖片來源于相機拍攝、網絡下載或是朋友同事分享等，而管理這些大量圖片則往往是一項煩瑣的任務。傳統的相冊應用通常只能按照時間或手動標簽進行排序，用戶在如此大量的圖片中要找到目標圖片非常困難。文章基于Kivy框架，設計并開發了一款智能AI相冊軟件，該軟件集成了K-Means算法和CLIP模型，可實現圖片的智能聚類、分類和語義檢索，同時還具有個性化收藏和隱私保護功能，為用戶提供了一種更智能、更便捷的照片管理方式。

關鍵詞：AI相冊；K-Means算法；CLIP模型；語義檢索

中圖分類號：TP391 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）22-0048-05

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）

0 引言

隨著智能手機和數碼相機的廣泛使用，照片已經成為人們日常生活中不可或缺的一部分。App中不斷產生的圖片數據和人們日常攝影中保存的大量照片，使得移動終端的圖片管理和維護變得更加困難。根據數碼照片行業咨詢公司Rise Above Research的估算，全世界在2020年拍攝的照片總數量大約是1.12萬億，如圖1所示，其中89%以上是通過智能手機拍攝的，并且這一數字還在不斷增長。據預測，2023年這一數字已經來到了1.6萬億，較2020年增長了43.92%。

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圖1 全球歷年拍攝照片總數

因而，對于移動智能設備的用戶來說，如何方便高效地管理這些圖片成為一個亟待解決的問題。傳統的人工整理分類ti2JDdYZQ02ChGL3HUuSNw==方式耗時耗力，難以滿足用cAt+MkW8FzmrIqaRGgXVeQ==戶對效率和便利性的要求。近年來，人工智能技術的發展為照片管理提供了新的智能化解決方案。通過計算機視覺和多模態技術，智能相冊能夠自動對照片進行聚類、分類，并根據用戶的需求進行語義檢索，大大提升了人們在管理大量圖片時的效率。

本文基于Kivy框架設計并開發了一款AI智能相冊軟件，通過集成K-Means算法[1]和CLIP模型[2]，實現了照片的智能聚類[3]、分類、語義檢索和隱私管理等功能，旨在為用戶提供高效、便捷的照片管理解決方案。

1 相關技術

1.1 Kivy框架

Kivy是一個開源的Python庫，用于開發多觸控應用程序。它支持多個操作系統，包括Windows、mac?OS、Linux、iOS和Android，能夠快速開發應用程序。Kivy的核心特性包括：

1） 跨平臺性[4]：Kivy應用無須修改代碼即可跨多種操作系統運行，這使得它特別適合于需要跨多種設備部署的項目。

2） 靈活的圖形引擎：內置的基于OpenGL ES 2的圖形引擎，支持硬件加速，能夠渲染高質量圖形，在保證性能的同時提供出色的視覺效果。

3） 豐富的組件庫：Kivy提供了豐富的預制組件，如按鈕、滑塊、文本輸入框等，使得界面設計既直觀又富有吸引力。

4） 事件驅動架構：Kivy采用事件驅動的編程模型，能夠響應觸控、鼠標、鍵盤等多種用戶輸入，使應用程序可以高效地處理用戶交互。

5） 適應多種輸入設備：Kivy支持從觸控屏到傳統鼠標鍵盤的多種輸入設備，這使得開發的應用可以在不同的設備上提供一致的用戶體驗。

綜上所述，Kivy強大的跨平臺特性、豐富的組件庫、高性能的圖形引擎以及靈活的事件驅動架構，使其成為開發現代多平臺應用的理想選擇，特別適合需要高度交互和出色視覺體驗的應用程序。

1.2 K-Means聚類算法

K-Means聚類算法是一種廣泛應用的無監督學習算法，用于將數據集分成不同的組或簇。其目標是使簇內的數據點相似性最大化，而不同簇之間的數據點差異性最大化。K-Means算法的基本步驟包括：

1） 初始化：選擇[K]個數據點作為初始聚類中心

2） 分配：根據歐氏距離或其他距離度量，將每個數據點分配到最近的聚類中心。

3） 更新：對于每個聚類，重新計算聚類中心，通常采用該聚類內所有數據點的平均值。

4） 重復：重復分配和更新步驟，直到聚類中心的變動不再顯著或達到既定的最大迭代次數。

K-Means算法的目標是最小化所有數據點到其對應聚類中心的距離的平方和，即：[mini=1kx∈Cix-μi2]，式中，[Ci]是第[i]個聚類，[μi]是第[i]個聚類的中心，[x-μi2]表示歐氏距離。

在照片智能聚類應用中，K-Means算法首先對照片進行特征提取，得到高維特征向量。然后根據這些特征向量進行聚類，將內容相似或相近的照片自動歸類，形成不同的聚類相冊，方便用戶快速找到相關圖片，提高瀏覽效率。

1.3 CLIP模型

CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training） 模型是由OpenAI團隊開發的一種多模態預訓練模型，旨在實現文本和圖像之間的跨模態理解。CLIP結合了對比學習和多模態學習的原理，與傳統的基于圖像增廣的對比學習方法不同，CLIP的訓練依賴大量的圖像-文本對進行對比學習。其中，一張圖像及其對應的文本描述為正樣本，而與其不對應的文本描述為負樣本。模型通過比較正負樣本之間的相似性和差異性來學習文本與圖像間的關聯關系，以達到跨模態識別的效果。為此，OpenAI從互聯網收集了共4億個文本-圖像對并使用一個統一的嵌入空間來表示文本和圖像。

CLIP采用雙塔結構，包括一個文本編碼器和一個圖像編碼器。其中文本編碼器用于提取文本特征，通常采用NLP中常用的Transformer模型[5]；圖像編碼器用來提取圖像的特征，通常采用ResNet[6]或者ViT[7]模型。文本和圖像信息分別通過文本編碼器和圖像編碼器編碼后映射到同一特征空間中。假設有[N]個圖像-文本對，則形成一個[N]×[N]的相似度矩陣，其中包括[N]個正樣本和[N2-N]個負樣本。通過余弦相似度表示圖像與文本間的對應關系，余弦相似度越大，則關聯性越高，反之越低。最后通過損失函數來優化模型，核心偽代碼如下所示：

# image_encoder–圖片編碼器

# text_encoder–文本編碼器

# I[n， h， w， c]–小批次的對齊圖片

# T[n， l]–小批次的對齊文本

# W_i[d_i， d_e]–可學習的圖片嵌入層

# W_t[d_t， d_e]–可學習的文本嵌入層

# t–可學習的溫度參數

# 圖片、文本特征提取

I_f = image_encoder（I） #[n， d_i]

T_f = text_encoder（T） #[n， d_t]

# 多模態聯合編碼

I_e = l2_normalize（np.dot（I_f， W_i）， axis=1）

T_e = l2_normalize（np.dot（T_f， W_t）， axis=1）

# 余弦相似度計算

logits = np.dot（I_e， T_e.T） * np.exp（t）

# 對稱損失函數

labels = np.arange（n）

loss_i = cross_entropy_loss（logits， labels， axis=0）

loss_t = cross_entropy_loss（logits， labels， axis=1）

loss = （loss_i + loss_t）/2

在進行零樣本預測時，將輸入的圖片的特征提取后與文本特征一一匹配，進而輸出相似度最高的標簽，CLIP模型結構如圖2所示。

得益于海量的訓練樣本，CLIP模型在零樣本學習[8]的應用上表現出色。通過學習圖像和文本之間的對應關系，CLIP模型具有極強的泛化能力。傳統的機器學習模型需要大量帶標簽的數據來學習每個類別的特征，而CLIP通過學習語言和視覺的通用表示，無須任何先驗知識即可進行精準分類。因此，在處理圖像分類和檢索任務時，CLIP模型具有適應新類別能力強、魯棒性高等優點。基于此，本文的智能AI相冊軟件選擇CLIP模型來進行圖像分類和檢索任務。

2 軟件設計

智能AI相冊軟件主要包含4個功能模塊，分別是所有照片模塊、智能相冊模塊、智能搜索模塊及隱私圖片模塊，如圖3所示，下面本文將逐一介紹這4個模塊。

2.1 所有照片模塊

所有照片模塊作為軟件的核心頁面，也是進入App軟件后首先展示的主頁。在這里，設備存儲中的所有圖片根據保存時間進行線性排序，默認以降序排序，即最新保存的圖片在最上方，而最早保存的圖片在最下方，并記錄保存的時間，用戶可以快速精確地訪問到近期的常用圖片。此外，該模塊還提供靈活的排序切換功能，允許用戶調整排序方式為升序，方便用戶回顧歷史圖片。軟件實現部分效果展示如圖4所示。

2.2 AI智能相冊模塊

AI智能相冊模塊包括以下4項功能：智能分類、智能聚類、最近刪除和我的收藏。

智能分類功能可以根據用戶的個人偏好自定義類別名稱，將內存中屬于該類別的照片自動歸入。該功能模塊以CLIP模型為核心，用戶添加新的照片時，軟件使用CLIP模型對照片進行特征提取，生成照片的特征向量。用戶自定義的類別名稱也會通過CLIP模型進行處理，生成對應的文本特征向量。軟件將照片的特征向量與用戶創建的類別名稱的文本特征向量進行匹配，根據匹配度將照片自動歸入相應的類別。用戶可以隨時添加、刪除或修改類別名稱，軟件隨即動態更新不同類別下的圖片，方便用戶個性化地管理相冊。功能實現效果如圖5所示。

智能聚類功能是軟件自動化照片管理的重要組成部分。該功能通過K-Means算法將內容相似或相近的圖片自動聚類，形成幾個不同類別的相冊。具體流程為：首先對內存中的照片進行特征提取，然后從提取的特征向量中隨機選擇 K 個作為初始質心，通過距離計算將每張照片分配到距離其最近的質心所代表的聚類中。隨后軟件會不斷更新質心位置，直至聚類結果趨于穩定。用戶可以通過這些不同聚類整理后的相冊，快速找到相似的批量圖片，提高瀏覽效率。聚類相冊如圖6所示。

最近刪除功能為用戶提供了一個臨時存儲空間，用于保存已刪除的照片。在該功能模塊中，刪除后的照片在這里經過一段時間的備份保存后才會被永久刪除；否則，用戶可以一鍵恢復已刪除的圖片。這不僅為用戶提供了額外的安全保障，防止誤刪重要照片，同時也提升了照片管理的靈活性。最近刪除模塊如圖7所示。

我的收藏功能允許用戶將喜歡的照片標記為收藏，以便快速訪問和管理，收藏的照片會按照添加到收藏中的時間進行降序排序，方便了用戶的查找和分享，如圖8所示。

2.3 智能搜索模塊

智能搜索模塊為用戶提供一個簡潔的圖片搜索框。在搜索框中直接搜索圖片內容的關鍵詞即可幫助用戶快速定位所需的圖片，無須瀏覽整個相冊。如圖9所示，該模塊通過多模態技術[9]，利用語義檢索識別用戶輸入文本的語義信息[10]，從而匹配與之相似度最高的圖片，并根據相似度排序，為用戶展示最符合搜索描述的圖片。

2.4 隱私圖片模塊

隱私圖片模塊是智能AI相冊中用于保護用戶個人隱私和敏感照片的關鍵功能模塊。用戶可以在首次使用隱私功能時設置隱私密碼以啟用該功能，并將需要保護的照片設為隱私圖片。用戶在輸入正確密碼后進入隱私照片頁面，可以進行查看、刪除、分享或取消私密狀態等管理操作。若忘記特定的隱私密碼，也可以通過手機鎖屏密碼重置隱私密碼，如圖10所示。

3 系統實現

3.1 系統架構

對于智能AI相冊軟件的開發，本文采用了基于Python的Kivy框架的多層架構，根據職責將應用邏輯分布在不同的組件中。這些組件根據所屬的不同層次被部署在不同的平臺上。該應用的架構主要包括4個層次：用戶界面層、應用邏輯層、模型服務層以及數據管理層。

用戶界面層組件位于客戶端設備上，主要由Kivy框架的GUI組件[11]構成。在該智能AI相冊軟件中，用戶界面層通過Kivy應用程序直接負責頁面的顯示處理，進行各種圖片瀏覽、編輯、分類及搜索等操作。

應用邏輯層和模型服務層位于應用服務器上，其中應用邏輯層主要負責實現軟件的業務邏輯，如照片的上傳處理、智能分類、隱私設置等。該層接收用戶界面層傳遞的數據，進行適當處理后存儲到數據存儲設備中，或者從數據存儲設備中讀取數據，經過處理反饋到客戶端。

模型服務層包含了K-Means算法和CLIP模型的實現，主要負責圖像和文本的特征提取，以及基于特征的相似度計算和聚類分析。這一層為應用邏輯層提供必要的AI能力，以支持復雜的圖像處理和智能搜索功能。

數據管理層位于數據庫服務器上，使用SQLite輕量級數據庫來存儲和管理所有的圖片數據以及用戶生成的元數據。在智能AI相冊系統中實現的所有數據存儲和查詢功能都是在數據管理層中實現。

這種分層的架構設計不僅確保了軟件的可維護性和擴展性，也使得各層之間的職責清晰，有助于高效的團隊協作和軟件開發。

3.2 軟件開發關鍵技術

CLIP模型的模型體積和計算需求通常超出了普通移動設備的處理能力，本文選擇在云服務器上部署預訓練的CLIP模型，通過開發一個API服務，接收從移動設備應用傳輸的模型調用請求，并返回相應的結果。這種方式使得模型不受手機硬件限制，可以利用強大的服務器資源，且易于更新和維護模型。

依賴CLIP模型進行實時語義檢索的另一個問題是查詢速度。當內存中存在大量圖片時，提取每張圖片的圖像特征與關鍵字的文本特征進行匹配需要較長時間。本文通過3種策略解決該問題：

首先，每張圖像在添加至相冊時就預先計算并存儲其特征向量于數據庫文件中，這樣搜索時僅需計算文本特征并進行匹配。

其次，對常見的搜索查詢和結果進行緩存，當相同或類似的查詢再次發生時，可以直接從緩存文件中提取結果，避免重復計算。

最后，當搜索結果較多時，先返回部分結果供用戶查看，后臺繼續處理剩余結果并漸進式地顯示。

4 軟件測試與部署

為確保軟件的正常使用，本文進行了以下測試：

1） 功能測試：確保所有功能模塊和頁面都能正常工作，包括照片展示、分類、搜索和隱私功能。

2） 性能測試：測試軟件在不同設備上的性能，包括加載速度、響應時間和資源占用情況。

3） 兼容性測試：測試軟件在不同操作系統和設備上的兼容性，確保在不同環境下都能正常運行。

4） 安全性測試：測試隱私功能的安全性，確保隱私圖片只能在輸入正確密碼后才能查看。

5） 用戶體驗測試：邀請部分目標用戶群體參與早期測試，收集并分析其反饋，以調整和優化用戶界面和操作流程。

在測試結束后，本文對智能AI相冊軟件進行了平臺部署。具體包括以下步驟：

1） 打包應用：使用Kivy的打包工具將應用程序打包為可執行文件，以便在不同平臺上部署。

2） 發布到應用商店：將打包好的應用程序上傳到應用商店，如Google Play Store、Apple App Store，并按照每個平臺的審核指南進行優化，以確保順利通過審核，以便用戶下載和安裝。

3） 更新和維護：在應用發布后，定期監控其運行狀況，并根據用戶反饋及時進行更新，以修復任何發現的漏洞并引入新功能。在重要的更新或功能發布后，特別是那些影響用戶數據和隱私安全的更新，確保進行周密的測試和重新部署。

4） 用戶支持：提供用戶支持渠道，幫助用戶解決使用中遇到的問題。

5 結束語

隨著移動設備和社交媒體的普及，大量的圖片被存儲在智能設備中，如何高效地管理這些圖片成為困擾用戶的難題。為了解決傳統相冊在查詢和管理圖片方面的缺點，本文基于Kivy框架，設計并開發了一款智能AI相冊軟件。該軟件集成了K-Means聚類算法和CLIP多模態預訓練模型，實現了圖片的時間軸管理和個性化聚類分類功能。用戶也可以通過關鍵字描述直接搜索圖片，并進行收藏、刪除、隱私設置等圖片管理操作，為用戶提供了高效便捷的照片管理方式。

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【通聯編輯：謝媛媛】