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云环境下快速物体识别系统的设计与实现

作　者: 郑凌
导　师: 朝红阳
学　校: 中山大学
专　业: 软件工程
关键词: 移动搜索 SURF SURF加颜色信息 Ajax
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 44次
引　用: 0次
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内容摘要

此论文来源于广州电信研究院的项目——云计算现场试验可视搜索能力研究(简称iSimilar),ISimilar是基于云计算的可视搜索项目,该项目以Map Reduce作为分布式计算的基础,解决大规模可扩展问题;以机器学习为主要手段解决分类、判别、近邻搜索等问题;同时以轮廓、纹理、颜色、关键点图像特征作为机器学习的输入,实现以机器学习为框架的检索系统。本论文构建的系统是在ISimilar已有架构的基础上搭建了一个手机(端)和机型服务器(云)的“云-端”图像精确匹配检索原型系统。用户利用android手机端拍摄电影海报,图书封面上传到服务器,系统对图片提取特征,根据这种特征进行精确查找,得到相似图片和其对应的影评或书评等信息,这些信息以JSP页面的形式返回给用户。本文的主要工作包括下面四个方面。第一,本论文构建的系统主要是针对图书、海报这类图片精确匹配的问题,经过分析和实验找到Surf算法在精确匹配基础上能够满足需求;第二,在查询图片的时候,Surf方法有好的效果,但是花费的时间比较长,因此引用了LSH技术来加快图像的查找速度。第三,当图片拍摄的角度不好时会影响查找结果,因此本文在查找到相似的特征点后,再对特征点周围加入颜色信息,在一定程度上提高了查找的准确度。第四,针对ISimilar系统中Visual Word的分类方法,本文利用了Locality-constrained Linear Coding(LLC)解决了Visual Word在整张图片中忽略物件之间的位置关系的缺陷。论文的原型系统已经完成。整个系统的构建依据软件工程的开发规范和流程,以面向对象分析的设计方法对此项目进行了需求分析、架构设计、数据库设计等。利用了JNI技术,方便提取图像特征。使用Ajax,使得用户的浏览器体验更加流畅。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章前言  9-17
  1.1 快速物体识别系统项目背景  9-10
  1.2 国内外研究开发现状分析  10-12
  1.3 论文的主要工作与贡献  12-15
  1.4 论文结构简介  15-17
第二章快速物体识别系统核心技术介绍与分析  17-37
  2.1 图像特征提取  17-24
  2.2 图像分类  24-30
  2.3 Android 多文件上传  30-32
  2.4 图片 DB  32-33
  2.5 特征 DB  33-34
  2.6 Ajax 页面设计  34-37
第三章快速物体识别系统需求建模  37-47
  3.1 功能性需求概述  37
  3.2 约束(constraint)  37-38
  3.3 主要用例分析  38-44
  3.4 领域模型分析与建模  44-47
第四章快速物体识别系统架构设计  47-65
  4.1 系统架构设计  47-49
  4.2 业务用例的实现  49-52
  4.3 数据库设计  52-57
  4.4 系统的详细设计  57-65
第五章快速物体识别系统部署与应用  65-71
  5.1 系统 UML 部署图  65-66
  5.2 开发环境与运行环境  66
  5.3 结果展示  66-71
第六章总结与展望  71-73
参考文献  73-75

云环境下快速物体识别系统的设计与实现

内容摘要

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