基于内容的图像检索系统报告

第六届浙江省大学生电子商务竞赛

作品名称:基于内容的网络商品图像检

索系统

作品类别：技术类

2011年3月13日

目录

第1章项目背景 (3)

第2章关键技术介绍 (6)

第3章系统分析与设计 (8)

3.1需求分析 (8)

3.1.1功能性需求分析 (8)

3.1.2非功能性需求分析 (8)

3.2系统设计 (10)

3.2.1 总体结构设计 (10)

3.2.2 功能模块设计 (11)

3.2.3 检索流程设计 (12)

3.2.4数据存储设计 (14)

3.2.5 算法设计 (17)

第4章系统实现 (25)

4.1 数据采集模块 (25)

4.2 数据检索模块 (28)

4.3 数据显示模块 (29)

4.4 数据推送模块 (34)

第5章盈利模式与市场营销推广策略 (36)

5.1目标市场 (36)

5.2盈利模式 (36)

5.3 系统推广策略 (37)

第6章财务分析 (41)

6.1搜索系统建设成本 (41)

6.2搜索引擎运行维护成本 (41)

6.3搜索系统宣传推广成本 (42)

第7章风险及对策 (43)

7.1市场风险及对策 (43)

7.2技术风险及对策 (43)

7.3项目风险及对策 (44)

7.4竞争风险及对策 (44)

第8章创新点 (45)

第9章总结 (46)

【参考文献】 (47)

第1章项目背景

随着计算机软硬件和互联网技术的飞速发展，多媒体数据的数量以惊人的速度增长。各行各业有越来越多的信息通过图像的形式进行表达，这些图像中包含了大量有用的信息。但是这些图像松散的分布在世界各地，缺少有效的组织，难以达到资源共享的目的。因此如何利用如此众多的图像信息并从中定位感兴趣的图像，是对图像信息的查询技术提出的重大挑战。

早在1951年，信息检索(Information Retrieval)这一术语就被Calvin M oores描述为使用户的信息需求能够变为最终的有用信息的过程。当然，他当时指的是文本格式的文件检索。但他的描述却揭示了信息检索系统的实质:帮助用户具体定位相关信息。

在1970年以后，随着数据库管理和计算机视觉两个领域的飞速发展，图像检索技术(Image Retrieval)的研究成为热点。由于图像检索在这两个领域的不同应用，所以它们采用的研究方法也各自有所侧重。数据库管理领域的研究采用基于文本的图像检索方法，而计算机视觉领域则偏重于基于视觉的图像检索。

基于文本的图像检索（text-based image retrieval），主要在数据库领域中进行研究，它的一个典型框架是，首先对图像用文本进行注解(关键字)，然后用基于文本的数据库管理系统(DBMS)来进行图像关键字检索，诸如数据模型、多维度索引、查询评价等的研究进展均是沿着这一领域所作的。但是，基于文本的图像检索存在很大困难，尤其是图像的数据量非常大的时候，其一，手工对图像进行注释所需的工作量太大；其二，许多图像很难用文字的方式进行描述;其三，不同的人对同一幅图像的理解不一样，即使同一个人对同一幅图像在不同环境下理解也不完全相同，这样使得对图像的描述不唯一，造成检索结果的千差万别;其四，由于世界上存在许多语种，采用不同的语言文字对图像进行描述而建立的索引在应用中造成了一定的阻碍。因此基于文本方式的图像检索存在很大的局限性。

90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。为克服这些问题，基于内容的图像检索技术(content-based image retrieval)应运而生。区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术

自动提取每幅图像的视觉内容特征作为其索引，如色彩、纹理、形状等。此后几年中，这个研究领域中的许多技术发展起来，一大批研究性的或商用的图像检索系统被建立起来。基于内容的图像检索系统具有与传统基于文本的检索系统完全不同的构架。首先，由于图像依赖其视觉特征而非文本描述进行索引，查询将根据图像视觉特征的相似度进行。用户通过选择具有代表性的一幅或多幅例子图像来构造查询，然后由系统查找与例子图像在视觉内容上比较相似的图像，按相似度大小排列返回给用户。这就是所请的通过例子图像的检索(query by image example)另外，基于内容的检索系统一般通过可视化界面和用户进行频繁的交EL，以便于用户能够方便地构造查询、评估检索结果和改进检索结果。基于内容的图像检索作为一种利用图像的颜色、纹理、形状等特征进行检索新的检索技术。它融合了传统的模式识别技术与多媒体良好的人机交互技术，有着广泛的发展应用前景，特别是在电子商务领域。

近年来，随着Imemet技术和电子商务技术的不断发展与成熟，以此为技术基础的网络购物平台层出不穷。网络购物平台中的商品货源广泛、品种齐全且价格合理，有着巨大的消费需求，因此得到了迅速的发展。目前，随着物流服务的完善，网络购物作为一种新型的购物方式已经渐渐取代了传统的购物方式，成为一种时尚。纵观国内外的知名购物网站，它们无一例外的都为用户提供了商品检索功能。然而，很多购物网站只为用户提供了基于关键字的检索功能。网络购物平台中的一些商品难于用文字来表达其自身的属性，这给用户挑选中意的商品带来的很大的不便。例如，服装的款式花色很难用文字表达，这使得用户难以用关键字检索到具有欣宜花色和款式的服装。然而，利用商品图像作为查询信息，这个问题就会迎刃而解。CBIR就像是一种为其量身定做的技术，可以很好的解决对某些不便于用文字描述其特征的商品图像的检索问题，极大地方便用户利用网络购物平台选购商品。

我国个人消费网购规模正在以每年超过100%的增速快速发展。根据艾瑞、易观等机构的统计数据，2009年中国个人消费网络购物的金额已经达到2500亿，预计到2012年将达到7130亿。尽管如此，网购交易额仍然只占个人消费总体消费额不到2%，发展空间巨大。