用户场景驱动的移动视觉搜索资源组织研究
发布时间：2021-02-22 16:15
用户场景驱动的移动视觉搜索需求对以文本为基础的互联网信息资源组织与检索模式提出了新的挑战。文章从用户场景视角研究移动视觉搜索的信息生态系统,分析移动视觉搜索的运作模式、主体关系和应用场景,并从用户需求出发分析不同场景的信息生态链,设计场景化的视觉资源组织模式。研究表明,移动视觉搜索的资源组织模式将向C/P/S架构演进,并构建了移动互联网场景、专业领域场景和流媒体场景下的信息资源组织模式。
【文章来源】：图书馆学研究. 2019,(04)北大核心CSSCI
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
移动视觉搜索的S/P/C系统架构
图1移动视觉搜索的S/P/C系统架构过移动视觉设备执行搜索操作;服务提供商包括APP服务商、专业服务机构，负责将视觉资源与知识和服务关联，实现封装与可视化展现;平台提供商负责整合视觉资源，消除资源冗余并实现快速资源匹配。设备包括手机、平板电脑以及各种专用设备(图书、环保)以及视频监视器(持续的非结构化数据采集)，主要用于采集和传输视觉数据。从应用场景分析，移动视觉搜索的应用场景(图2)类似于自然生态系统的食物链，是信息消费者需求通过信息生态链得以满足的实例化，在进行信息资源组织架构设计的过程中需要充分考虑信息消费各环节需求及输入输出接口。其中信息生产者完成图片、视频数据的采集、组织和标签化，涉及视觉信息资源的尺寸、色度、灰度、帧数、压缩算法等基本指标;服务封装者接收信息并将信息转化为场景化的服务或功能，涉及信息的组织存储、特征抽娶知识关联、业务逻辑处理等;设备生产者提供通用或定制化的设备，涉及信息的采集模式、预处理和传输;消费者则消费信息并获取服务，涉及信息的可视化、交互等;监管者对信息内容及信息行为进行监控，涉及信息内容的过滤和行为规则制定。虽然不同应用场景有相似的信息生态链，但服务封装者向信息消费者提供的场景化服务存在差异，对底层数据资源组织提出了不同要求，需要区别研究。图2移动视觉搜索生态系统应用场景3场景信息生态下移动视觉搜索资源组织研究用户需求是移动视觉搜索生态系统演进的驱动力，随着用户信息需求从文本信息演化为多媒体视觉信息，出现了全新的应用场景。无论是底层视觉信息资源的获取和组织还是中层视觉信息的特征提取与匹配算法都服务于顶层的应用，不
视觉搜索资源的组织有利于准确把握移动视觉搜索的发展方向。本文主要从移动互联网场景、专业领域场景和流媒体场景进行分析，其中移动互联网场景源于用户对实时获取信息和知识的需求，专业领域场景源于用户获取专业服务的需求，流媒体场景则源于用户动态获取多媒体信息的需求。3.1移动互联网场景的视觉搜索资源组织移动互联网场景的基本逻辑为以图识物和组图关联，典型的应用包括微软识花、百度识图、淘宝拍立淘等。在S/P/C架构下(图3)，移动互联网场景的信息生态链为:用户产生信息需求并通过客户端拍摄图像或视频，相关视觉信息上传到服务器，服务器提取图片全局和局部特征形成紧凑描述子，将特征描述与平台端视觉特征库进行比对更新，根据特征一致性排序获取相似对象并从视觉对象库检索目标图像。在此基础上，将目标图像与视觉知识库关联，获取目标图像的知识，通过可视化形成知识表示，传输到终端显示。在此场景下，移动视觉搜索的信息资源组织分三层实施:客户端设置采集视觉资源的尺寸、灰度、色调、编码格式等信息;服务器端实现视觉资源的特征提娶匹配和知识表示，包括图像的编码算法、压缩算法、匹配算法等;平台端主要实现视觉资源的组织与存储，其中视觉特征库存储视觉资源的特征数据以便图像快速匹配，视觉对象库存储原始图像数据以便有序化目标图像生成，视觉知识库实现目标图像与知识的关联以便形成可视化知识展现，三者以视觉图像库为核心实现所搜索视觉资源与信息或知识的有序关联。图3移动互联网场景下视觉搜索资源组织3.2专业领域场景的视觉搜索资源组织移动互联网场景下，用户利用简单终端实现视觉资源的实时搜索，通用的软硬件限?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于时域梯度相似度的视频质量评价模型[J]. 邱亮,夏慧明,储久良. 计算机工程与科学. 2018(04)
[2]新媒体环境下的网络舆情特征量及行为规律研究——基于信息生态理论[J]. 赵丹,王晰巍,李师萌,张柳. 情报学报. 2017(12)
[3]基于大数据的文化遗产数字图书馆移动视觉搜索机制建设研究[J]. 李晨晖,张兴旺,秦晓珠. 情报理论与实践. 2018(04)
[4]新媒体环境下网络社群情境信息共享影响因素实证研究——基于信息生态群落视角[J]. 王晰巍,杨梦晴,王楠阿雪,张柳. 情报学报. 2017(10)
[5]基于情景感知的图书馆移动视觉搜索服务设计研究[J]. 韩玺,何秀美,张玥,朱庆华. 图书馆学研究. 2017(16)
[6]领域导向的数字图书馆移动视觉搜索引擎建设研究[J]. 张兴旺,郑聪. 图书与情报. 2016(05)
[7]大数据环境下移动视觉搜索的游戏化机制设计[J]. 赵宇翔,朱庆华. 情报资料工作. 2016(04)
[8]大数据环境下数字资源移动视觉搜索机制[J]. 朱庆华. 情报资料工作. 2016(04)
[9]基于A-ELM的移动视觉搜索方法[J]. 胡海洋,许军,胡华. 电信科学. 2016(04)
[10]网络信息生态链演进过程研究[J]. 娄策群,曾丽,庞靓. 情报理论与实践. 2015(06)
本文编号：3046243
【文章来源】：图书馆学研究. 2019,(04)北大核心CSSCI
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
移动视觉搜索的S/P/C系统架构
图1移动视觉搜索的S/P/C系统架构过移动视觉设备执行搜索操作;服务提供商包括APP服务商、专业服务机构，负责将视觉资源与知识和服务关联，实现封装与可视化展现;平台提供商负责整合视觉资源，消除资源冗余并实现快速资源匹配。设备包括手机、平板电脑以及各种专用设备(图书、环保)以及视频监视器(持续的非结构化数据采集)，主要用于采集和传输视觉数据。从应用场景分析，移动视觉搜索的应用场景(图2)类似于自然生态系统的食物链，是信息消费者需求通过信息生态链得以满足的实例化，在进行信息资源组织架构设计的过程中需要充分考虑信息消费各环节需求及输入输出接口。其中信息生产者完成图片、视频数据的采集、组织和标签化，涉及视觉信息资源的尺寸、色度、灰度、帧数、压缩算法等基本指标;服务封装者接收信息并将信息转化为场景化的服务或功能，涉及信息的组织存储、特征抽娶知识关联、业务逻辑处理等;设备生产者提供通用或定制化的设备，涉及信息的采集模式、预处理和传输;消费者则消费信息并获取服务，涉及信息的可视化、交互等;监管者对信息内容及信息行为进行监控，涉及信息内容的过滤和行为规则制定。虽然不同应用场景有相似的信息生态链，但服务封装者向信息消费者提供的场景化服务存在差异，对底层数据资源组织提出了不同要求，需要区别研究。图2移动视觉搜索生态系统应用场景3场景信息生态下移动视觉搜索资源组织研究用户需求是移动视觉搜索生态系统演进的驱动力，随着用户信息需求从文本信息演化为多媒体视觉信息，出现了全新的应用场景。无论是底层视觉信息资源的获取和组织还是中层视觉信息的特征提取与匹配算法都服务于顶层的应用，不
视觉搜索资源的组织有利于准确把握移动视觉搜索的发展方向。本文主要从移动互联网场景、专业领域场景和流媒体场景进行分析，其中移动互联网场景源于用户对实时获取信息和知识的需求，专业领域场景源于用户获取专业服务的需求，流媒体场景则源于用户动态获取多媒体信息的需求。3.1移动互联网场景的视觉搜索资源组织移动互联网场景的基本逻辑为以图识物和组图关联，典型的应用包括微软识花、百度识图、淘宝拍立淘等。在S/P/C架构下(图3)，移动互联网场景的信息生态链为:用户产生信息需求并通过客户端拍摄图像或视频，相关视觉信息上传到服务器，服务器提取图片全局和局部特征形成紧凑描述子，将特征描述与平台端视觉特征库进行比对更新，根据特征一致性排序获取相似对象并从视觉对象库检索目标图像。在此基础上，将目标图像与视觉知识库关联，获取目标图像的知识，通过可视化形成知识表示，传输到终端显示。在此场景下，移动视觉搜索的信息资源组织分三层实施:客户端设置采集视觉资源的尺寸、灰度、色调、编码格式等信息;服务器端实现视觉资源的特征提娶匹配和知识表示，包括图像的编码算法、压缩算法、匹配算法等;平台端主要实现视觉资源的组织与存储，其中视觉特征库存储视觉资源的特征数据以便图像快速匹配，视觉对象库存储原始图像数据以便有序化目标图像生成，视觉知识库实现目标图像与知识的关联以便形成可视化知识展现，三者以视觉图像库为核心实现所搜索视觉资源与信息或知识的有序关联。图3移动互联网场景下视觉搜索资源组织3.2专业领域场景的视觉搜索资源组织移动互联网场景下，用户利用简单终端实现视觉资源的实时搜索，通用的软硬件限?
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于时域梯度相似度的视频质量评价模型[J]. 邱亮,夏慧明,储久良. 计算机工程与科学. 2018(04)
[2]新媒体环境下的网络舆情特征量及行为规律研究——基于信息生态理论[J]. 赵丹,王晰巍,李师萌,张柳. 情报学报. 2017(12)
[3]基于大数据的文化遗产数字图书馆移动视觉搜索机制建设研究[J]. 李晨晖,张兴旺,秦晓珠. 情报理论与实践. 2018(04)
[4]新媒体环境下网络社群情境信息共享影响因素实证研究——基于信息生态群落视角[J]. 王晰巍,杨梦晴,王楠阿雪,张柳. 情报学报. 2017(10)
[5]基于情景感知的图书馆移动视觉搜索服务设计研究[J]. 韩玺,何秀美,张玥,朱庆华. 图书馆学研究. 2017(16)
[6]领域导向的数字图书馆移动视觉搜索引擎建设研究[J]. 张兴旺,郑聪. 图书与情报. 2016(05)
[7]大数据环境下移动视觉搜索的游戏化机制设计[J]. 赵宇翔,朱庆华. 情报资料工作. 2016(04)
[8]大数据环境下数字资源移动视觉搜索机制[J]. 朱庆华. 情报资料工作. 2016(04)
[9]基于A-ELM的移动视觉搜索方法[J]. 胡海洋,许军,胡华. 电信科学. 2016(04)
[10]网络信息生态链演进过程研究[J]. 娄策群,曾丽,庞靓. 情报理论与实践. 2015(06)
本文编号：3046243
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