移动平台上基于内容的图像检索系统的研究与实现

【摘要】随着互联网的快速发展,信息处于爆炸式的增长状态,如何组织如此庞大的信息,并使得人们能够轻易找寻到自己所需的信息日渐成为了热点课题之一。由此衍生出了现在广泛使用的各种搜索引擎,如百度、谷歌、必应等等。图像检索也是搜索引擎的一部分。早期大部分的图像是采用手工标注的方式来建立索引,存在着效率低,主观性等等缺陷。随着数据量的日益增长,这类方法显然已经不能满足需求。TBIR(基于文本的图像检索)要求图像上传者对图像进行给出必要的标注,系统按照标注对图像进行存储索引,然后搜索引擎通过检索技术查找出和用户提供的关键字相近的图像。目前大部分图像检索系统大多采用此种方法,如百度和谷歌,不同的是它们图像的来源是依靠爬虫系统的采集而非人工的标注,能自动完成图像及其标注的提取。但由于此种方法完全没有考虑图像内容的本身,过度依赖于用户提供或者采集来的关键词,所以图像检索结果的正确性无法保证。于是CBIR(基于内容的图像检索)被提出,并得到了广泛的关注。这种检索方式是通过提取图像的底层特征,并用图像特征间的相似性来得到最终结果。近年来智能终端日益成熟和移动网络的普及,由于其便携性和易于使用,使得人们更加容易获取到想要的信息。当前的图像检索大多数基于个人电脑平台,移动平台的图像检索由于满足人们的多样化搜索习惯也将会得到迅速的发展。本文力求构建一个小型的商品图像检索系统,并将其拓展到移动平台,通过移动平台拍摄或传输商品图片而获得相关信息。本文的工作和创新点如下：(1)构建了一个针对淘宝和天猫的网络爬虫系统,用于采集商品图片和相关的信息,并对采集性能上进行了一定程度的优化。将图像特征提取算法移植到安卓平台,使得其能在手机上直接进行特征提取,通过拍摄的商品图像,直接返回网店链接和相关的商品推荐。(2)对于120万左右的图片进行特征提取,采用了位置敏感哈希LocationSensitiveHash,LSH),并结合TF-IDF(Termfrequency-inversedocumentfrequency)的方法,与效果较优的线性搜索相比,既保证了结果在较小的误差范围内也极大的降低了时间复杂度。
【作者】余黎青；
【导师】赵鹏；
【作者基本信息】安徽大学，软件工程，2014，硕士
【关键词】图像搜索引擎；爬虫系统；全局特征；LSH；结果重排；移动平台；

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