電子商務(wù)中基于內(nèi)容的圖像檢索應(yīng)用分析

周占寧

【摘要】本文對(duì)電子商務(wù)中基于內(nèi)容的圖像檢索應(yīng)用進(jìn)行了分析，文章闡述了基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀，并且對(duì)基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)（CBIR）進(jìn)行了研究，最后提出了特征向量提取的要點(diǎn)。

【關(guān)鍵詞】電子商務(wù)；基于內(nèi)容的圖像檢索；應(yīng)用現(xiàn)狀；技術(shù)；特征提取要點(diǎn)

在現(xiàn)代社會(huì)，市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體系得到了不斷的完善，各種新的經(jīng)濟(jì)形式涌現(xiàn)出來(lái)，電子商務(wù)就是非常突出的例子。在電子商務(wù)企業(yè)的發(fā)展經(jīng)營(yíng)中，建立完善的商品運(yùn)營(yíng)體系是非常重要的，其中要用到大量的信息技術(shù)，搭建好信息傳輸、圖像檢索等平臺(tái)，使得商家和消費(fèi)者之間形成良好的溝通。

一、基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀

電子商務(wù)購(gòu)物網(wǎng)站本身具有一定的特別之處，而為了更全面地展現(xiàn)出商品信息，往往是將圖片作為其基本的信息載體。因?yàn)榧夹g(shù)的原因，商品信息的檢索大多是依靠文本標(biāo)注的方法來(lái)完成的，而這種標(biāo)注方法雖然能夠獲得比較全面的信息，但是準(zhǔn)確度并不高，這最終降低了商品信息的傳輸和檢索效率。以?xún)?nèi)容為主體的圖像檢索技術(shù)最早是運(yùn)用在一些特殊行業(yè)，如公安刑偵的頭像對(duì)比、安防工作的指紋對(duì)比等等。在商務(wù)工作中，國(guó)內(nèi)發(fā)展比較先進(jìn)的圖像搜索引擎是“安圖搜”，它是集傳圖、視覺(jué)搜索為一體的全網(wǎng)比較購(gòu)物搜索引擎。

二、基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)（CBIR）研究

（一）CBIR技術(shù)概念界定

以?xún)?nèi)容為基礎(chǔ)的圖像檢索技術(shù)將圖像內(nèi)容自身的特點(diǎn)當(dāng)做索引，這就避免了以文本為索引的單一、模糊問(wèn)題。CBIR是合集成技術(shù)，它整合了顏色、紋理、形狀等不同的特征屬性，而這些特征是用向量方式被保存數(shù)據(jù)庫(kù)中的，在檢索時(shí)，用戶只需要輸入模糊的特征，引擎自行通過(guò)匹配計(jì)算得到特征結(jié)論，并據(jù)此得到與之相關(guān)的圖像結(jié)果，按照特征相似度的高低，對(duì)其按先后進(jìn)行排序、呈現(xiàn)。

（二）商品圖像特征提取層次模型

在圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中，對(duì)目標(biāo)特征進(jìn)行提取，而圖像特點(diǎn)的提取可以歸納為三個(gè)層次，其一是可視化層次，其中包括了商品的色彩、紋理、形狀、輪廓等直觀的外在特點(diǎn)，這種提取方式最簡(jiǎn)單、最直接，使用的頻次也最高。其二是中間對(duì)象的層次，這是將圖像的單個(gè)地區(qū)或者目標(biāo)物體當(dāng)作索引工具，在操作時(shí)技術(shù)難度會(huì)更高。其三是高級(jí)抽象層次，這是在局部特征提取的前提下所展開(kāi)的抽象化描述，圖像的語(yǔ)義信息會(huì)更豐富，比如給圖像增添的的可以體現(xiàn)情感色彩的部分語(yǔ)義。

（三）組合特征提取算法分析

從電子商務(wù)商品的銷(xiāo)售特點(diǎn)來(lái)說(shuō)，對(duì)實(shí)體圖像進(jìn)行呈現(xiàn)，可以從多個(gè)方面來(lái)說(shuō)，包括顏色、形狀等，所以以?xún)?nèi)容為基礎(chǔ)的圖像搜索方法中，也往往會(huì)和多個(gè)層次的特點(diǎn)提取操作相聯(lián)系，避免用單一檢索方法所帶來(lái)的局限性。而組合特征技術(shù)就是指對(duì)顏色、形狀特征向量二者加以聯(lián)合，構(gòu)成一種綜合性的商品特征。借助這種組合性質(zhì)的特征提取方法，可以綜合調(diào)動(dòng)兩種方法各自的優(yōu)勢(shì)。在圖像檢索技術(shù)中，顏色是最常見(jiàn)的特征類(lèi)型，在確定了具有該種顏色特征的產(chǎn)品范圍后，在此基礎(chǔ)上增加形狀特征等限定詞，縮小搜索范圍，使對(duì)象更加精確化。

三、特征向量提取的要點(diǎn)

（一）顏色特征向量提取

對(duì)商品來(lái)說(shuō)，顏色本身是商品外在特征上非常重要的一種，而雖然各種商品都有其特定的特點(diǎn)，但顏色是圖像內(nèi)容中最基礎(chǔ)的因素之一，并且構(gòu)成了人們辨識(shí)圖像的重要感知方式。在圖像的多種特點(diǎn)中，顏色是相對(duì)具有穩(wěn)定性的一種。基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)通常依據(jù)HSV顏色模型算法設(shè)計(jì)，在操作時(shí)，重點(diǎn)分析圖像的色相（huge）、飽和度（saturation）和色調(diào)（value）三個(gè)角度的情況。

（二）形狀特征提取

形狀也是商品非常關(guān)鍵的一大外在特點(diǎn)，現(xiàn)在，根據(jù)商品形狀上的區(qū)別，對(duì)圖像進(jìn)行檢索，大概可以分成根據(jù)圖像局部形狀特點(diǎn)、以及根據(jù)圖像整體形狀特點(diǎn)進(jìn)行檢索兩種方法。其中，局部的檢索指的是工作人員在提取時(shí)，可以得到圖像中商品的部分形狀區(qū)域或形狀邊界等完整信息特征，并且借助該區(qū)域和相關(guān)特征得到完整的圖像內(nèi)容。而這種局部形狀的理念，需要對(duì)整個(gè)圖像內(nèi)容做細(xì)化處理和適當(dāng)切割，而檢索的范圍也會(huì)因此被細(xì)化、受到局限。與之對(duì)應(yīng)的，全局化的形狀特征檢索無(wú)省略了圖像細(xì)化這個(gè)步驟，可以直接借助體現(xiàn)圖像形狀的全局特征向量完成對(duì)應(yīng)的圖像檢索工作，這種方法的運(yùn)用，更多地出現(xiàn)在比較大型的通用圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中。

（三）圖像相似性比對(duì)

基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)主要采用比對(duì)兩幅圖像的相似性的檢索方法。在檢索過(guò)程中，采用逐步求精的辦法，在匹配需求過(guò)程中不斷與用戶進(jìn)行交互。用戶可以瀏覽系統(tǒng)反饋的查詢(xún)結(jié)果，相似度最大的商品排在前面。若需進(jìn)一步明確查詢(xún)結(jié)果，則可在前期檢索結(jié)果的基礎(chǔ)上通過(guò)調(diào)整特征提取方法重新進(jìn)行檢索匹配，直至找到自己心儀的商品為止。目標(biāo)圖像與特征庫(kù)中圖像的匹配比對(duì)方法就是采用前面計(jì)算所得的顏色特征向量和形狀特征向量與特征庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度匹配，通常采用Euclidean距離算法計(jì)算。

四、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，加強(qiáng)對(duì)電子商務(wù)中基于內(nèi)容的圖像檢索應(yīng)用問(wèn)題的分析，意義重大。相關(guān)工作人員需要明確基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)的應(yīng)用現(xiàn)狀；并且對(duì)基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)（CBIR）進(jìn)行研究，把握CBIR技術(shù)概念界定、商品圖像特征提取層次模型、組合特征提取算法等等內(nèi)容；在此基礎(chǔ)上，探討特征向量提取的要點(diǎn)，如顏色特征向量提取、形狀特征提取、圖像相似性比對(duì)等等。

參考文獻(xiàn)

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