基于服务融合的数字图书馆移动视觉搜索研究

发布时间：2020-08-20 10:26

【摘要】：随着数字视觉资源的迅猛增长,如何组织和管理海量的、联系紧密的视觉资源,成为各类信息服务机构研究和实践的方向。移动终端智能化、移动互联网技术以及移动网络通信技术的完善为移动视觉搜索组织发展提供了支持,促进了各类组织机构信息服务的转型升级。移动视觉搜索技术作为一种新兴的技术及服务模式,通过移动终端便捷采集现实世界视觉对象的方式,弥补了信息资源单一化呈现、管理、利用等不足,但同时也给各信息服务机构带来新的机遇和挑战。许多学者对图书馆、档案馆、博物馆等领域的移动视觉搜索资源组织、服务模式、搜索机制、模型构建等方面进行了深入探讨,但由于数字图书馆拥有移动视觉搜索相关信息技术能力不足、传统图书馆组织架构与移动视觉搜索架构不太适应、可供借鉴的移动视觉搜索服务案例较少等问题,移动视觉搜索在数字图书馆等领域的应用发展较为缓慢。为了克服数字图书馆移动视觉搜索组织发展中面临的困难与挑战,本文提出基于服务融合的方法帮助数字图书馆避免相关信息技术开发能力以及技术开发经费不足、组织架构难以协调等问题。服务融合是指为实现某一服务目标,将目标分解成若干个任务或角色,根据各任务或角色之间的操作步骤和承接关系确定业务流程,在实际应用过程中根据业务流程中的任务或角色选定相关资源、技术或服务组件,利用计算机在多个参与者之间传递信息、文档实现服务间的通信,从而产生新的、增值的资源内容或服务产品,达成服务目标。整个服务融合组织过程体现了工作流的核心思想,具有灵活性和可扩展性。在基于服务融合的数字图书馆移动视觉搜索组织过程中,根据移动视觉搜索基本业务流程规划服务融合的工作流,灵活调用相关视觉技术实现移动视觉搜索服务,简化数字图书馆移动视觉搜索的组织工作和技术要求。本文对移动视觉搜索的内涵、基本框架、关键技术、具体应用等相关研究进行梳理,发现移动视觉搜索应用于数字图书馆所面临的机遇与挑战,在此基础上提出本文的研究问题。为了解决数字图书馆移动视觉搜索组织面临的困难和挑战,本文立足于服务融合与服务质量评价理论,分析开放环境下利用服务融合方法组织数字图书馆移动视觉搜索服务的必要性与可行性,构建了基于服务融合的数字图书馆移动视觉搜索组织模型,最后以植物信息移动视觉搜索为实证对象,验证了该模型的可行性和实用性。
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：G250.76
【图文】：

通过移动智能终端获取视觉对象后将其压缩上传至服务器端，远程逡逑服务器端通过对视觉对象特征的提取、分析和匹配，再将查询结果返回至移动智能逡逑端，如图１．１所示。逡逑移动智能终端逦视觉搜索组织服务器端逡逑｜视觉对象｜」视觉对象｜逦｜视觉对象｜」特征提取｜逡逑查询逦￣＾压缩逦解压邋￣＾与描述逡逑逦邋逦邋逦邋Ｉ逦视觉知逡逑显示搜索结果＾逦搜ＳＪ果一丨＾逡逑图１．１标准框架逡逑本地化架构，系统根据用户的搜索需求并参考其历史行为数据，在移动端缓存逡逑一个临时的本地视觉知识库，首先将获取到的视觉对象在本地缓存的视觉知识库中逡逑搜索相关资源内容，如果在本地缓存中无法查询到用户的需求对象，则将搜索请求逡逑发送至远程服务器端，对视觉对象进行特征的提取、表示、匹配最后将查询结果返逡逑回至移动智能终端，如图１．２所示。逡逑４逡逑

混合架构是对前两者的综合运用，在移动端获取视觉对象并对其进行局部特征逡逑的提取与描述，将其描述符压缩传输至服务器端，服务器端根据接受到的描述符进逡逑行解压与识别匹配，最终将搜索结果返回至移动端，如图１．３所示。逡逑移动智能终端逦视觉搜索组织服务器端逡逑Ｉ视觉对象Ｕ特征提取与—描述符逦ｊ描述符逡逑查询—描述逦压缩逦＂解压邋￣￣＇￣￣１逦ｆ＾逡逑￣５￣逦ｒｉｓｍＦｉ视觉知逡逑匹西己识库逡逑本地视觉厂？描述符匹配厂配成￥逦Ｉ逦Ｌ邋」逡逑数据缓存邋逦逡逑显示c\索结果＾逦搜耒＾逦逡逑图１．３混合框架逡逑三种视觉搜索系统框架各有其优势和缺点，需根据实际情况采用不同的系统设逡逑计思路和框架。逡逑（３）移动视觉搜索的关键技术逡逑根据前述的移动视觉搜索的基本流程和框架可以发现，从技术层面上看，移动逡逑视觉搜索的业务流程涉及的关键问题包括视觉对象的特征提取与描述、特征描述的逡逑索引与匹配、视觉对象知识库建设等方面。逡逑视觉对象的特征提取与描述直接关系到移动视觉搜索结果的相关性，是查询结逡逑果精度的重要保证。视觉对象的特征提取主要包括图像内容特征的提取和图像语义逡逑特征的提取。①图像内容特征提取。图像内容特征的提取方法包括两种：基于全局逡逑特征的提取和基于局部特征的提取。全局特征的提取适用于大规模场景检测的检索逡逑任务，对图像的颜色、纹理、轮廓等底层视觉进行提取；局部特征提取是对视觉对逡逑５逡逑

逦ｍｊ邋＼￣￣逡逑图１．２本地化框架逡逑混合架构是对前两者的综合运用，在移动端获取视觉对象并对其进行局部特征逡逑的提取与描述，将其描述符压缩传输至服务器端，服务器端根据接受到的描述符进逡逑行解压与识别匹配，最终将搜索结果返回至移动端，如图１．３所示。逡逑移动智能终端逦视觉搜索组织服务器端逡逑Ｉ视觉对象Ｕ特征提取与—描述符逦ｊ描述符逡逑查询—描述逦压缩逦＂解压邋￣￣＇￣￣１逦ｆ＾逡逑￣５￣逦ｒｉｓｍＦｉ视觉知逡逑匹西己识库逡逑本地视觉厂？描述符匹配厂配成￥逦Ｉ逦Ｌ邋」逡逑数据缓存邋逦逡逑显示c\索结果＾逦搜耒＾逦逡逑图１．３混合框架逡逑三种视觉搜索系统框架各有其优势和缺点，需根据实际情况采用不同的系统设逡逑计思路和框架。逡逑（３）移动视觉搜索的关键技术逡逑根据前述的移动视觉搜索的基本流程和框架可以发现，从技术层面上看，移动逡逑视觉搜索的业务流程涉及的关键问题包括视觉对象的特征提取与描述、特征描述的逡逑索引与匹配、视觉对象知识库建设等方面。逡逑视觉对象的特征提取与描述直接关系到移动视觉搜索结果的相关性，是查询结逡逑果精度的重要保证。视觉对象的特征提取主要包括图像内容特征的提取和图像语义逡逑特征的提取。①图像内容特征提取。图像内容特征的提取方法包括两种：基于全局逡逑特征的提取和基于局部特征的提取。全局特征的提取适用于大规模场景检测的检索逡逑任务，对图像的颜色、纹理、轮廓等底层视觉

【参考文献】

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本文编号：2797866