CN104142921A - 一种基于云计算的图像特征优化组合方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于云计算的图像特征优化组合方法，属于计算机应用领域。其特点是：在充分研究移动互联网、云计算、图像搜索与挖掘理论的基础上，结合移动图像搜索的特点，研究基于云计算的图像特征组合优化方法、结合图像物理特征与语义特征的图像特征聚类索引并行构建方法和移动用户个性化兴趣模型构建方法，最终构建一个基于云计算的移动图像处理系统，能为移动用户提供新颖的图像搜索服务。

Description

一种基于云计算的图像特征优化组合方法
技术领域
一种基于云计算的图像特征优化组合方法，属于计算机应用领域。
背景技术
近年来，3G和WIFI技术的发展，使中国移动互联网市场的发展正迎来爆发式增长，人们在日常生活中越来越依赖于各种移动服务系统和移动终端设备，中国移动互联网用户数的高速增长印证着移动互联网将成为全球最大的产业链，云计算技术将极大地推动移动互联网的发展，但是移动终端的计算能力、存储空间有限，这使移动应用服务的深度和广度受到一定的限制，需要通过云计算提供高性能计算和海量数据存储能力。
发明内容
本发明的目的就是为了解决现有的管理方法上存在的上述问题，提供一种基于云计算的图像特征优化组合方法。
本发明的目的通过以下技术方案来实现：
一种基于云计算的图像特征优化组合方法，其特点是：在充分研究移动互联网、云计算、图像搜索与挖掘理论的基础上，结合移动图像搜索的特点，研究基于云计算的图像特征组合优化方法、结合图像物理特征与语义特征的图像特征聚类索引并行构建方法和移动用户个性化兴趣模型构建方法，最终构建一个基于云计算的移动图像处理系统，能为移动用户提供新颖的图像搜索服务。
进一步地，上述的一种基于云计算的图像特征优化组合方法，其中：所述的移动图像处理系统在训练分类器阶段为每幅图像提取一个特征集，利用多示例学习算法从多幅图像的特征集中学习语义概念，从而为每个语义概念建立概率模型。
更进一步地，上述的一种基于云计算的图像特征优化组合方法，其中：所述的移动图像处理系统在标注阶段，通过训练好的各个分类器的竞争标注机制来推导图像所具有的多个语义概念，同时根据后验概率产生语义标注的自然排序，便于实现图像的语义检索。
更进一步地，上述的一种基于云计算的图像特征优化组合方法，其中：所述的移动图像处理是在云计算环境下，实现图像数据的分布式并行处理，需要进行有效的图像分割。
更进一步地，上述的一种基于云计算的图像特征优化组合方法，其中：所述的图像分割首先要将一个逻辑上完整的图像分割成若干部分，尽可能地降低分布式处理的各子图之间的耦合度，然后分别放置到分布式存储系统的各工作节点上进行后续处理。
更进一步地，上述的一种基于云计算的图像特征优化组合方法，其中：所述的语义检索是结合图像的物理特征和语义特征，研究基于云计算的用户个性化兴趣模型构建方法，并研究采用兴趣衰减因子和增量更新技术的用户兴趣模型的并行更新策略，提高用户兴趣模型构建和更新的效率。
具体实施方式
图像作为一种内涵丰富，表现直观的多媒体信息，备受人们的青睐。越来越多的商业活动、事务交易和信息表现包含图像数据，特别是时兴的网上购物，基本以图像为主要形式向用户展现商品信息，如何在海量图像数据中进行有效地检索成为当前研究的热点问题。
然而基于内容的图像检索主要是利用图像底层特征匹配图像，难以描述图像本身所含的丰富语义，人类对图像相似性的判断更多的包含了对图像内容的感知和理解，而这些感知和理解单凭图像的视觉特征是无法表述的，即在图像语义和视觉特征之间横亘着“语义鸿沟”，给图像附加上包含语义在内的更高层的内容信息才能使计算机图像检索系统更符合人类的思维习惯。
云计算具有弹性收缩、快速部署和资源抽象的特点，通过云计算技术，能够提供高性能计算和丰富的数据存储能力，移动终端的软件功能、计算能力、存储能力很大程度上将没有任何限制，因而克服了移动终端在计算能力、存储空间等方面的不足。
本项目在充分研究移动互联网、云计算、图像搜索与挖掘理论的基础上，结合移动图像搜索的特点，研究基于云计算的图像特征组合优化方法、结合图像物理特征与语义特征的图像特征聚类索引并行构建方法和移动用户个性化兴趣模型构建方法，最终构建一个基于云计算的移动图像搜索与挖掘系统。该系统能为移动终端用户提供基于拍照搜索的个性化图像检索与推荐服务，解决了用户不能或不愿用文字进行搜索的困难，同时将该系统应用到时尚类商品的购物搜索领域，为移动互联网用户提供新颖的拍照购物搜索服务。
本项目着重分析目前的图像特征提取方法的基本思想、特点，研究建立适合于移动图像搜索应用的图像分类数据特征集合，在此基础上，进一步研究基于云计算的图像局部区域不确定性分割和特征组合优化方法，获得特定类别图像的最佳聚类特征组合。
研究基于图像局部区域物理特征的并行聚类方法，在此基础上，构建图像的语义相似度社会网络，并研究基于Map/Reduce的大规模社区分析方法构建图像的语义索引。结合图像的物理特征与语义特征构建索引，使海量图像的索引更加准确。
结合图像的物理特征和语义特征，研究基于云计算的用户个性化兴趣模型构建方法，并研究采用兴趣衰减因子和增量更新技术的用户兴趣模型的并行更新策略，提高用户兴趣模型构建和更新的效率。
设计并实现基于云计算的移动图像搜索与挖掘系统，将该系统应用到时尚类商品的购物搜索领域，当用户看到喜欢的商品时，用移动终端拍照就能搜索，解决了用户不能或不愿用文字进行搜索的困难，为用户提供准确有效的购物决策信息，增强用户的购物体验，解决了用户不能或不愿用文字进行搜索的困难，为用户提供精准有效的图片搜索信息。

Claims (6)

1.一种基于云计算的图像特征优化组合方法，属于计算机应用领域。其特征在于：在充分研究移动互联网、云计算、图像搜索与挖掘理论的基础上，结合移动图像搜索的特点，研究基于云计算的图像特征组合优化方法、结合图像物理特征与语义特征的图像特征聚类索引并行构建方法和移动用户个性化兴趣模型构建方法，最终构建一个基于云计算的移动图像处理系统，能为移动用户提供新颖的图像搜索服务。
2.根据权利要求1所述的一种基于云计算的图像特征优化组合方法，其特征在于：所述的移动图像处理系统在训练分类器阶段为每幅图像提取一个特征集，利用多示例学习算法从多幅图像的特征集中学习语义概念，从而为每个语义概念建立概率模型。
3.根据权利要求1所述的一种基于云计算的图像特征优化组合方法，其特征在于：所述的移动图像处理系统在标注阶段，通过训练好的各个分类器的竞争标注机制来推导图像所具有的多个语义概念，同时根据后验概率产生语义标注的自然排序，便于实现图像的语义检索。
4.根据权利要求3所述的一种基于云计算的图像特征优化组合方法，其特征在于：所述的移动图像处理是在云计算环境下，实现图像数据的分布式并行处理，需要进行有效的图像分割。
5.根据权利要求4所述的一种基于云计算的图像特征优化组合方法，其特征在于：所述的图像分割首先要将一个逻辑上完整的图像分割成若干部分，尽可能地降低分布式处理的各子图之间的耦合度，然后分别放置到分布式存储系统的各工作节点上进行后续处理。
6.根据权利要求3所述的一种基于云计算的图像特征优化组合方法，其特征在于：所述的语义检索是结合图像的物理特征和语义特征，研究基于云计算的用户个性化兴趣模型构建方法，并研究采用兴趣衰减因子和增量更新技术的用户兴趣模型的并行更新策略，提高用户兴趣模型构建和更新的效率。
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