[發明專利]一種在線圖像檢索系統

在審

• 申請號: 201310161562.X
• 申請日: 2013-05-06
• 公開（公告）號: CN104142920A
• 公開（公告）日: 2014-11-12
• 發明（設計）人: 束蘭;黃裕新
• 申請（專利權）人: 蘇州搜客信息技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F17/27
• 代理公司: 無
• 代理人: 無

技術領域

一種在線圖像檢索系統，屬于軟件產品領域。

背景技術

據中國權威移動互聯網第三方數據挖掘和整合營銷機構艾媒咨詢(iiMediaResearch)發布的《2012Q3中國移動電子商務市場季度監測報告》顯示，2011年中國移動電子商務用戶規模達到了0.92億人，到2012年底，中國移動電子商務用戶規模將達到1.46億人，同比增長58.7％。預計到2015年底，移動電子商務用戶規模將達到3.48億人。2011年中國移動電子商務市場規模達到了156.7億元，到2012年底，中國移動電子商務市場規模將達到251.5億元，同比增加60.5％。預計到2015年底，移動電子商務市場規模將達到1046.7億元。移動電子商務正處于快速發展時期。

發明內容

本發明的目的通過以下技術方案來實現：

一種在線圖像檢索系統，屬于軟件產品。其特點是：充分研究移動互聯網、強化學習、圖像搜索與挖掘理論的基礎上，結合移動圖像搜索的特點，研究基于并行強化學習的圖像特征組合優化方法、結合圖像物理特征與語義特征的圖像特征聚類索引并行構建方法和基于邏輯強化學習的數據更新和新數據主動發現策略，設計出的一個實際的在線圖像檢索系統。

進一步地，上述的一種在線圖像檢索系統，其特征在于：所述的圖像檢索系統是基于內容的圖像檢索，主要工作集中在識別和描述圖像的顏色、紋理、形狀、空間關系上，以及圖像特征匹配的相似度度量上，當圖像特征提取和相似度度量方法確定以后，檢索就變成了在圖像數據庫中查找與給定的圖像最相似的圖像的過程。

更進一步地，上述的一種在線圖像檢索系統，其特征在于：所述的圖像是對全局而言，圖像由所有圖像塊按某種語義關聯關系(聚類索引)組成，相似的圖像具有數量不等的相同聚類索引。

更進一步地，上述的一種在線圖像檢索系統，其特征在于：所述的聚類是在圖像分割及組合特征提取的基礎上，采用基于Map/Reduce的k-均值聚類算法對圖像塊實施聚類。

更進一步地，上述的一種在線圖像檢索系統，其特征在于：所述的聚類在其底層實現上是把待聚類的圖像塊分散地存儲于不同的數據節點上，每個塊還可以復制若干份，存儲于不同的數據節點上，以達到容錯目的，集群中的數據節點負責管理它所在節點上的存儲。

更進一步地，上述的一種在線圖像檢索系統，其特征在于：所述的圖像檢索是在圖像塊聚類的基礎上，將圖像塊聚類索引看作視覺關鍵詞，所有的視覺關鍵詞構成了視覺關鍵詞字典，圖像將由一系列的視覺關鍵詞構成的特征聚類向量表示。

具體實施方式

一種在線圖像檢索系統，屬于軟件產品。其特點是：充分研究移動互聯網、強化學習、圖像搜索與挖掘理論的基礎上，結合移動圖像搜索的特點，研究基于并行強化學習的圖像特征組合優化方法、結合圖像物理特征與語義特征的圖像特征聚類索引并行構建方法和基于邏輯強化學習的數據更新和新數據主動發現策略，設計出的一個實際的在線圖像檢索系統。

本項目主要研究內容之一為針對大規模圖像數據研究圖像分割及組合特征提取問題。本項目擬從圖像的分割入手，基于對局部圖像特征和多特征組合的綜合考慮，采用強化學習方法研究圖像的分割及組合特征提取問題。并采用D-S證據理論對學習結果進行融合。

用戶使用移動終端拍照得到的圖像中的目標和背景的中心部分像素具有較高的確定性，像素對于目標的隸屬度大；而邊緣部分由于受其他類別像素的干擾，具有較高的不確定性，另外，用戶對圖像認識的主觀性和搜索的需求也往往表現為不確定性，定性定量不確定性轉換模型能很好地表達概念的不確定性、降低概念分層的不確定性，可以有效地研究圖像分割中的不確定性問題，該項目采用定性定量不確定性轉換模型的圖像分割算法以期解決傳統圖像分割算法對不確定性信息的忽視。

最終采用D-S證據理論對各個agent的學習結果進行融合。假設系統中有n個agent，在所有的agent完成了一個周期的學習之后，對它們的Q表進行融合。歸一化Q表中的Q(s，a)值，利用D-S證據組合規則進行融合，首先對agent1和agent2的學習結果進行融合，然后將融合結果與agent3進行融合，依次類推，共進行(n-1)次融合，每次融合都是兩個證據之間的融合。