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智慧图书馆移动视觉搜索服务及其技术框架研究

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智慧图书馆移动视觉搜索服务及其技术框架研究

发布日期:2019-10-23 作者: 点击:

  移动视觉搜索 ( Mobile Visual Search,MVS)是通过移动智能终端采集的图像、视频或地图等视觉数据作为检索对象,获取关联信息的一种信息检索模式,能够帮助读者从海量的图书馆视觉资源中快速获取其感兴趣的关联内容,MVS相关技术及其应用研究对促进智慧图书馆知识服务的发展将会产生深远影响。本文通过分析图书馆MVS研究现状,讨论智慧图书馆MVS过程中的读者需求,构建了智慧图书馆MVS服务模型,并且基于其中的关键技术提出了智慧图书馆MVS技术框架,旨在提升图书馆读者体验,丰富和深化智慧图书馆知识服务体系建设,拓宽相关领域研究思路。

  1 图书馆移动视觉搜索研究现状

  海量数据的出现、云计算技术的快速发展以及移动智能终端的普及对智慧图书馆的资源建设、信息组织和服务模式提出了更高的要求,视觉大数据作为图书馆海量数据的重要组成部分,如何对其高效地组织、描述、处理和检索,是智慧图书馆知识服务和信息检索领域的重要课题。一方面,MVS具有获取、处理、分析与展示视觉对象大数据资源的一体化信息检索能力,为实现智慧图书馆泛在、高效、智能的知识服务体系提供了可行的方法;另一方面,智慧图书馆中包含的海量视觉资源具有一定专业性和领域性,在语义组织、描述和表达形式上相对统一和规范,基于智慧图书馆环境的MVS研究能够更好地展现其处理视觉资源的能力,并且有助于MVS拓展到其他应用领域。因此,对智慧图书馆移动视觉搜索服务模型及其技术实现方法进行系统研究,具有重要的学术意义和实际应用价值。

  MVS理论及其应用研究起源于移动搜索、视觉搜索等理论和技术的发展,其基础理论和技术实现主要集中在移动视觉对象的数据标准、紧凑视觉特征描述符的表示、提取和处理等方面,MVS目前已在电子商务、旅游管理、虚拟现实等多个领域得到应用。近年来,MVS已经引起了图书馆领域研究者的关注,针对图书馆MVS的建设工作,许多研究者提出了一系列有效的实施建议和方案:张兴旺等提出从移动环境软硬件资源局限性、用户需求多样性、移动用户体验质量、互操作性、协同管理五个方面着手建设图书馆移动视觉搜索机制,又在文献中基于模块化设计思想分析其业务流程,提出了一种领域导向的、自适应的、可演化的数字图书馆移动视觉搜索引擎;刘喜球等分析了数字图书馆移动视觉搜索的功能和特点,讨论了实施的基本流程、服务模式和服务框架;刘木林等基于MVC软件开发架构,构建了一个基于关联数据的数字图书馆移动视觉搜索框架MVSMVC;张亭亭等提出通过众包模式来获取视觉资源,建设图书馆移动视觉资源库。

  2 智慧图书馆MVS读者需求分析

  智慧图书馆MVS相关研究和工作的主要目标是能够有效检索出与读者搜索意图相匹配的视觉信息资源及其他相关联的信息,为读者提供智慧型的知识服务,从而提升读者体验、完善智慧图书馆知识服务体系。可见,智慧图书馆MVS的建设需要以读者为主体、以读者需求为中心,因此首先要对读者需求进行全面分析。智慧图书馆MVS过程中的实体包括了搜索主体(读者)、搜索对象(知识、信息或资源)、搜索环境(地理位置、软硬件条件等)、服务主体(图书馆),可以概括为读者维、知识维、情境维、服务维四个维度。

  2.1 读者维

  在智慧图书馆MVS环境下,读者的主要搜索目的是获取与搜索图像关联的信息和资源,其搜索意图具有一定针对性和个性化特点。针对性是指读者的主要搜索目标一般是提交图像中包含的一个或多个实体对象,这些目标实体对象所在的区域称为兴趣区域(Region of Interests, ROI),而图像的其他区域属于次要信息区域,针对ROI提取图像局部特征并实现MVS能够提高检索效率和精确度,更准确地定位读者搜索目标;由于读者的个人习惯、职业、年龄、专业范围、兴趣偏好等多个方面的差异性,智慧图书馆MVS过程表现出越来越强烈的用户个性化需求。

  2.2 知识维

  智慧图书馆MVS不仅仅是实现“以图搜图”,随着大数据时代的到来,其搜索内容还涵盖了文本、图片、视频、Web页面等多媒体形式的图书馆资源,因此智慧图书馆MVS需要对图像语义进行感知、提取和分析,并且能够实现多模态融合。一般的,图像中的底层视觉特征与高层语义信息之间存在一定的“语义鸿沟”问题,可以通过建立图像和文本之间的对应关系解决,实现图像理解, “语义”(Semantics)作为知识信息的基本描述载体,能将图像内容转换为类文本语言表达,图像语义分析是实现图像精确检索的重要环节;每一种不同种类的信息、方法或视角可称之为一个模态,图书馆MVS搜索过程中不仅提交图片信息,还包括图片标签、时间、GPS数据等,是一种多模态请求,而返回的检索结果也需要进行多模态融合,从而更好地呈现给读者。

  2.3 情境维

  情境因素对图书馆个性化服务不可或缺,通过移动设备感知读者当前情境,根据情境信息对所提供的服务进行实时调整,是为读者提供个性化、智慧型的移动视觉搜索体验的基础。其中,情境信息可分为静态情境(读者职业、长期兴趣偏好等)和动态情境(当前位置、网络环境等)。

  2.4 服务维

  智慧图书馆的MVS服务过程需要具备一定的及时性(甚至实时性)、有效性和智慧性。服务实时性对读者使用意愿具有直接的影响,图书馆需要在读者可接受的时间范围内完成图像检索任务并返回检索结果;服务的有效性体现为检索结果与检索对象之间的一致性和准确度,以及读者反馈的满意程度;智慧型的图书馆MVS服务需要满足读者的个性化需求,提供便利的交互渠道、友好的交互方式以及泛在、全面的知识服务。

  3 智慧图书馆MVS服务模型

  智慧图书馆MVS服务中的读者需求是构建其服务模型的依据。本节将基于上述读者需求,构建智慧图书馆MVS服务模型,结合物联网、云计算、情境分析和深度学习等技术,将MVS嵌入智慧图书馆知识服务体系,高效实现其服务过程。智慧图书馆MVS服务模型包含了六个主要部分。

  3.1 传输感知层

  传输感知层是为读者提供个性化MVS服务的基础,通过感知层采集读者MVS过程中的实时信息,融合情境因素,实现读者搜索过程的情境嵌入。主要利用全球定位系统(GPS)、传感器、网络监控器、图像采集器等采集移动环境下的读者情境数据,包括社交情境(文化背景、社交圈等)、自然情境(天气、位置、气候等)、设备情境(网络状况、终端类型等)、个人情境(基本资料、兴趣偏好、交互行为等)和服务情境(稳定性、服务内容、代理商等)。

  3.2 资源组织层

  资源组织层是整个图书馆MVS服务模型的根基,包含了Hadoop云计算分布式框架以及虚拟资源、深度学习框架、HPC资源和集成工具集等。Hadoop云计算分布式框架为智慧图书馆MVS服务提供了一种经济、高效的计算平台。Hadoop是目前云计算研究和应用最具代表的产品,以Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File System,HDFS)和MapReduce分布式编程模型为核心;利用虚拟化技术抽取和整合数据、计算、存储、网络等软硬件设备,从而轻松地组织计算机资源;通过负载均衡对多台云服务器进行自动流量分发,将负载均匀地分布到各个计算节点,充分调度云计算资源,使云计算集群具备高并发能力,充分利用集群的计算和存储能力实现对海量数据的高效处理,具有低成本、高扩展性和高性能的特点。

  3.3 资源管理层

  资源管理层主要是对智慧图书馆MVS数据资源的信息技术情报资料工作日常管理和维护、制定管理策略和应用处理机制等,包括各种资源库、语义标签库以及MVS行为模型库。图书馆中的各种数字资源,包括文字、图像、视频等都可能成为图书馆MVS的检索目标,通过语义标注可以对这些信息资源进行语义描述,解决“语义鸿沟”问题;读者在图书馆MVS过程中存在一定的行为特征和规律,通过相关的影响因素及交互机制构建智慧图书馆用户的MVS行为模型,有助于了解读者的共性和个性化特点。

  4 结语

  移动视觉搜索丰富和深化了图书馆信息检索理论和服务理念,将会成为读者获取图书馆资源的重要方式,而智慧图书馆MVS的服务模式和具体技术实现也成为智慧图书馆知识服务体系建设需要着重解决的问题。本文主要通过分析智慧图书馆MVS读者需求,构建了智慧图书馆MVS服务模型,提出了智慧图书馆MVS关键技术框架,有助于高效实现泛在化、全面性、智能型的智慧图书馆MVS服务,拓展智慧图书馆知识服务领域研究思路。本文提出的智慧图书馆MVS关键技术框架在理论上具有一定合理性,但仍然需要通过实践验证,计划下一步将通过具体的算法和实验环境,验证智慧图书馆MVS技术框架的可行性,提高智慧图书馆MVS服务的运行效率和服务水平。


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