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DSE-491

时间:2020-07-11 05:15  编辑:中山房价

DSE-491

1、项目背景及研究目的和意义

项目背景:

图像是用各种观测系统以不同形式和手段观测客观世界而获得的 , 可以直接 或间接作用于人眼并进而产生视知觉的实体 , 科学研究和统计表明 , 人类从外界 获得的信息约有 75%是从图像中获得的 [1]。通过绘画或摄影、摄像得到的图像是 人类获取信息的重要手段 , 这些图像以雕刻或纸张印刷的形式保留下来便于人们 浏览、查询。但是当计算机以及互联网出现时 , 图像的浏览、查询发生了根本性 的变化。 图片搜索也在人们的生活中越来越普及化, 因此目前图片搜索引擎很发 达, 而图片搜索主要分为基于文本的图片搜索引擎、 基于内容的图片搜索引擎以 及基于语义的图片搜索引擎。 其中最为成熟的是基于文本的图片搜索引擎, 基于 文本的图片搜索引擎的搜索方式是以文本为关键字进行图片搜索。

在基于文本的图片搜索技术研究的早期, 图片被作为数据库中存储的一个对 象, 并人工地用文本对其进行描述。 这种方法比较简单易行, 一般是使用数据库 管理系统(DBMS )来实现,当然,这种方式的缺点也是很明显的:一是需要人工 对图片进行注释, 工作量相当大, 特别是图片数据量非常大时, 人工标注是不切 实际的; 二是人工标注不可避免的会带来主观性和不精确性, 因为不同的人对同 一幅图片的理解可能是不相同的。 所以说在互联网环境下, 对网上的海量图片数 据进行人工注释是不现实的。

随着信息搜索技术的不断成熟, 互联网网页信息自动采集和标引作为搜索引 擎的重要组成部分,也得到了深入的研究,首先是广泛应用于文本搜索引擎中, 同时也使用来对图片搜索引擎技术进行改进, 因为, 与文件系统中独立的图片文 件不同,互联网上的图片是作为网页的一部分出现的,具有相关的上下文环境, 图片所在网页的标题、 图片的提示文字、 图片的文件名称、 与图片密切环绕的文 字以及网页中的其它文字, 都可以作为对图片进行描述的依据。 目前谷歌、 雅虎、 百度提供的图片搜索服务,都主要是基于这种技术的。

然而,利用网页上的文字来对网页中的图片进行标注,是非常困难、非常不 精确的。例如说这样一个情况:有一个主题为“奥巴马打蓝球遭肘击缝 12 针, 太岁头上动土谁如此大胆” 的网页, 页面中开头位置放置有一张奥巴马刚缝完针 的照片,当用户输入“篮球”作为关键词,希望得到一些篮球的特写图片,结果

却把奥巴马的这张照片搜索出来了。 这就是用网页文字内容对图片进行自动标注 造成的不准确的结果。 因此基于内容的搜索引擎是目前搜索引擎技术发展的一个 重要课题。

基于内容的搜索引擎尝试直接分析图片文件,将它们根据特征分类。用户可 以通过提交一幅图片来表达自己的搜索意图 (比如用户希望能够搜索到含有类似 图片的网站 ) ,搜索引擎系统通过对用户提交的图片文件进行分析、比对,输出 检索到的信息。 目前, 基于内容的图片搜索引擎还处在探索阶段, 目前还不存在 得到广泛运用的通用搜索引擎 [2]。 有一些研究机构正在尝试从事特定范围的基于 内容的图片搜索引擎研究, 如针对特定的图片资料库建立搜索引擎, 或者对特定 类型的图片资料进行检索等 [3]。

鉴于基于内容的图片搜索引擎的重要性, 国内外已纷纷投入人力财力物力广 泛开展研究并研制成一些系统 [4,5]。

Virage 公司的 VIR (Visual Information Retrieval )图像引擎提供了四种 可视属性进行图像的检索(颜色、成分、纹理、形状) [13]。每种属性被赋予 0到 10的权值。该软件对选出的基础图像的色调、色彩以及饱和度进行分析,然 后再图像库中查找与这些颜色属相相近的图像。 成分特性是指相关颜色区域的近 似程度。 用户可设定一个或多个属性的权值优化检索。 由于要在众多图像特征中 配比权值,所以 VIR 仍然算是一种需要人为参与的图像检索系统。

国内对于图片搜索系统研究相对较晚。 国防科技大学的多媒体信息查询和检 索系统 MIRC ,描述了多媒体内容和结构特征以及信息检索数据模型,支持基于 内容的多媒体信息查询和检索 [6]。根据用户提供的图像或视频帧例子,基于颜色 和轮廓特征进行查询。浙江大学的基于内容多媒体检索系统 WebscopeCBR ,支持 基于关键字、全局颜色、局部纹理、对象形状、颜色布局、纹理布局等的查询。 但在系统中众多的图像特征依然是独立的状态, 未能有效的联合众多图像特征进 行检索。

本项目将对现阶段基于内容的图片搜索引擎进行优化、改进,减少人为参与 所带来的搜索结果的不准确性。

研究目的和意义:

文本信息无法完全描述图片信息的矛盾已非常显著, 人们对于搜索引擎的准 确率的要求正随着互联网数据量的增长而提高, 因此传统的图片搜索引擎就很难 满足需求,相似图片搜索引擎应运而生。

一般的图片搜索引擎通过对图象信息的文字描述来进行检索, 而且对于用户 来说, 不可能在查询时候很精确地用文字对图象进行合理的描述, 因此提高查询 结果的准确率显得尤为重要。

相似图片搜索是一种新的在线图片搜索引擎:不像其它图片搜索引擎是根据 提交的关键字进行搜索, 而是根据上传的图片去搜索相似的图片。 相似图片搜索 是用颜色、 纹理、 形状以及区域等视觉特征, 根据例图在大量图像中集中进行检 索, 实现了图像视觉特征的检索。 这种以图搜图的查询模式是对 “以关键字搜图” 的一大突破 [7]。

基于内容的图片搜索引擎能广泛应用于遥感图像处理、 空间探测、 医疗图片 检索、商标图片检索、建筑工程图、天气预报、公安图像侦查、艺术馆藏资料管 理和数字化图书馆等许多领域。伴随着 Internet 的发展,多媒体数据特别是数 字图像信息成为网上的重要资源, 而这些资源的内容检索都离不开基于内容的图 片搜索引擎技术 [8]。

2 项目研究目标、研究内容和拟解决的关键问题

研究目标:

本项目主要研究“以图搜图”的搜索方式,对图像特征提取进行深入分析。 完成对图像区域分割、 图像特征提取和相似度对比的设计与实现, 从而提出一套 完整的系统设计方案, 并且实现一个初步的基于内容的图片搜索引擎系统。 由于 图像处理的计算量较大,本项目拟使用分布式计算提高速度。

基于本项目的研究, 将能够向 “以图搜视频” 这一良好的发展前景迈进一步。 研究内容:

1、图像区域分割

本项目拟用图像区域分割方法先将图片分割成多个区域,再对每个区域进行 图像特征提取并与对应区域进行对比。 相对于直接对整张图片进行特征提取而仅 仅对比一次而言, 本项目先分割后提取、 对比的方法能够提高图片搜索的准确率。 2、图像特征提取

图片搜索需要对两张图片进行对比,但如果逐像素对比会消耗大量时间,所 以本项目先对图像进行特征提取, 通过特征进行对比, 从而提高搜索速度。 本项 目将采用感知哈希算法对图像特征进行提取, 感知哈希算法提取出的特征值组成 一个向量。

3、图片相似对比

感知哈希算法所产生的向量(亦称指纹)代表着原图与数据库中的图片对比 后的相似程度。指纹中如果不相同的数据位不超过 5,就说明两张图片很相似; 如果大于 10,就说明这是两张不同的图片。本项目将在生成两张图片的指纹的 基础上,计算出两图间的相似度,以相似度作为排序的标准。

拟解决的关键问题:

1、图像区域分割:本项目将采用区域生长技术对图像进行分割。区域生长 的基本思想是将具有相似性质的像素集合起来构成区域。 具体先对每个需要分割 的区域找一个种子像素作为生长的起点, 然后将种子像素周围邻域中与种子像素 有相同或相似性质的像素 (根据某种事先确定的生长或相似准则来判定 ) 合并到 种子像素所在的区域中。将这些新像素当作新的种子像素继续进行上面的过程, 直到再没有满足条件的像素可被包括进来,这样一个区域就长成了。

2、图像特征提取:

1) 缩小图片尺寸:最快速的去除高频和细节, 只保留结构明暗的方法就 是缩小尺寸。将图片缩小到 8x8的尺寸,总共 64个像素,摒弃不同 尺寸、比例带来的图片差异。

2) 简化色彩:将缩小后的图片转为 64级灰度,也就是说所有像素点总 共 64种颜色。 (简化色彩公式:Gray = 0.299 R + 0.587 G + 0.114B )

3) 计算平均值:计算所有 64个像素的灰度平均值。

4) 比较像素的灰度:将每个像素的灰度与平均值进行比较, 大于或等于 平均值,记为 1;小于平均值,记为 0。

5) 计算哈希值:将上一步的比较结果,组合在一起,组成一个 1行 64列的向量,这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要,只需保 证所有图片采用同样次序 (例如, 自左到右、 自顶向下、 big-endian ) 。

3、图片相似对比:实验显示,感知哈希算法对图片的形状特征较为敏感, 但无法很好地辨别出颜色的不同, 因此本项目将在原算法的基础上添加图片颜色 识别算法, 以此提高图片搜索算法得准确率。 在相似度匹配运算中, 首先将数据 库中的图片的颜色与例图 (用户输入的图片) 对比, 将搜索范围缩小为同颜色的 图片; 然后对例图与数据库中图片的指纹进行对比, 排除不相似的图片, 并根据 图片相似度进行排序得到最佳匹配图片序列。

3 项目研究的实施方案及拟采取的研究方法和技术路线

3.1 实施方案:

1) 对感知哈希算法的每一个步骤进行了解、分析:

a. 查询有关图像处理以及感知哈希算法的论文, 找出缩小图片尺寸的算 法,并进行分析,为感知哈希算法的实现奠定基础;

b. 确定指纹组合的次序;

c. 查询有关颜色识别的论文,并对其进行分析;

d. 将颜色识别与感知哈希算法融合在一起, 形成一套有更高准确率的算 法。

2) 将上一步的算法置于分布式平台中, 建立一个基于分布式计算的图片搜索 引擎模型;

3) 根据模型将技术模块分为图像特征提取模块与分布式搜索引擎模块, 并设 计出技术架构;

4) 根据技术架构,将开发工作分配给项目成员,并监督完成情况;

5) 将各成员实现的模块汇总,并进行测试工作;

6) 对项目产品进行优化,并根据产品进行总结。

图一:实施方案图

3.2 拟采取的研究方法和技术路线:

1) 本项目各阶段安排与预计的进度如下:

a. 2013.03— 2013.04:查阅有关图像特征提取的文献, 并对其做细致的研 究;

b. 2013.05— 2013.06:根据我们的分析结果,建立基于内容的图片搜索 引擎模型;

c. 2013.07— 2013.08:根据建立的图片搜索引擎模型,设计出各个模块 的技术架构;

d. 2013.09:根据设计出的架构,完成系统文档的编写;

e. 2013.10— 2013.12:根据系统文档,完成系统的开发以及测试工作;

f. 2014.02— 2014.03:项目研究优化和总结。

2) 技术路线

图 2:项目拟采用的技术路线图

4 项目的可行性分析

4.1 团队实力:

a. 项目组马凡琳同学曾荣获华中赛数学建模二等奖, 对常用建模知识有较深 的了解;

b. 项目组于立同学具有很强的编程能力, 曾荣获第六届计算机设计大赛软件 开发组二等奖、第四届中国大学生服务外包创新创业大赛三等奖等; c. 项目组于立同学搭建过 Hadoop 框架, 对分布式技术有一定程度上的了解, 对本项目的完成与实现有很大的帮助;

d. 项目组其他成员均来自计算机学院,熟悉 Java 语言,具有一定的编程能 力。

4.2 技术实现

在模型构建层面, 我们鉴于大数据时代的到来, 把项目建立在分布式的基础之上, 并针对图像处理的特殊需求, 筛选出合适的图像处理技术, 以构建基于内容的图 片搜索引擎模型。在后台信息管理系统方面,我们将使用基于 SSH 框架的 J2EE 技术进行开发。 在集群环境中, 首先通过爬虫程序对网络中的图片资源进行抓取, 从而在其中提取图像特征, 并进行死链检查 (死链为服务器地址已改变的链接) , 最后生成缩略图,通过建立的索引提供用户的查询以满足用户的需求。

5 项目的创新之处(50字以内)

1) 通过感知哈希算法将图片搜索转化为传统的文本搜索

2) 这种以图搜图的查询模式是对“以关键字搜图”的一大突破

6 项目预期成果

1) 建立一个基于内容的图片搜索引擎模型;

2) 开发一套基于 B/S构架的搜索系统;

参考文献:

[1] 章毓晋 . 图像处理和分析 [M].1999.

[2] 焦隽 , 姜远 , 黎铭等 . 一种在无标注图像库中进行的基于关键词的检索方法 [J ]. 模式识别与人工智能 . 2009.

[3] Xu L , Oja E . Randomized Hough transform (RHT) : Basic mechanisms , algorithms , and computational complexities [J]. CVGIP Image Understanding,1993, (2) :131-154.

[4] Eakins J,Graham M.Content-based Image Retricval[R].A Report to the JISC Technology Applications Programme, 1999,12,22.

[5] 庄 越 挺 , 潘 云 鹤 . 基 于 内 容 图 像 检 索 综 述 [J].模 式 识 别 与 人 工 智 能 , 1999,12 :170-178.

[6] 李国辉,曹莉华,柳伟等 . 多媒体信息查询和检索系统 MIRC[J].小型微机计 算机系统, 1999,20(9):672-676.

[7] 戚红梅 . 基于内容的图像信息资源检索技术进展研究 [J].情报杂志, 2008,1: 124-127.

[8] 董卫军,周明全,耿国华 . 基于内容的图像检索技术研究 [J].计算机工程, 2005,31(10):162-163.

。

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