欢迎光临本站!

移动视觉搜索概述-MVS研究的主要方法

来源:技术探讨    更新时间:2019-12-16 14:03:39    编辑:老王    浏览:335

  对MVS研究大多采用实证与理论相结合的研究方法,围绕MVS的系统设计、视觉特征提取、视觉对象匹配、标准化、MVS模型、搜索技术及搜索结果评价等方面展开,相关的研究方法主要有以下几种:

  (1)模拟仿真法。MVS作为一种应用性较强的技术,模拟仿真是验证MVS系统设计、技术实现及搜索结果的最有效手段,该方法贯穿于MVS原型系统的设计、实施、改进、评价、反馈的始终,是国内外学者开展MVS研究最为重要的研究方法之一,文献[6][7]均采用了该方法。该方法首先依据MVS原型系统的设计方案、业务需求或主要特征,设计了一个满足某种特定任务或MVS服务需求的物理模型或数学模型,然后通过所构建的模型支撑MVS原型系统的研发,并进一步进行计算机仿真实验,从而对设计的MVS应用系统、MVS算法效率、MVS检索效果及MVS系统性能等进行验证。

  (2)比较分析法。不同的MVS服务在系统设计、技术实现及服务模式等方面存在着很多共性,但依据服务需求、业务特征、待搜索对象主体特征及所属应用领域的不同,也会有所不同。因此,选择最为合适的系统、方案、算法等就需要进行无数次的修改与比较,这使得比较分析法也成为MVS研究的一个重要方法。Chen等便通过这种方法提出了一个改进的、可提供独立于网络、低延迟和强隐私保护的MVS系统[6]。Cao等也是通过这种方法,比较在服务器端和移动智能终端本地进行MVS检索的计算过程[7]。

  (3)文献研究法。MVS研究是信息检索领域的新兴研究课题,相关文献相对较少,怎样充分利用文献研究法,获取第一手研究资料,从而全面、正确地了解MVS理论与应用研究的基本情况、研究进展及发展趋势,是 当 前MVS研究的重要手段之一。

  (4)跨学科研究法。跨学科研究也被称为“交叉研究法”,是指通过多学科的理论、方法和成果从整体上对某个课题进行综合研究的方法。从已有的MVS研究成果来看,运用该方法的研究成果有很多,涉及的学科有心理学、艺术学、计算机科学、数学及语言学等。如中科院心理研究所的陈文锋等从心理学角度对视觉搜索的认知机理和心理状态进行讨论[8],微软亚洲研究院的王长虎等从艺术学角度对视觉搜索的需求、挑战及技术等方面进行分析[9]。

  (5)实地调查法。视觉对象知识库是MVS系统的重要组成部分,也是MVS理论与应用研究不可或缺的内容,而视觉对象数据集作为视觉对象知识库的重要部分,视觉资料的搜集、整理、组织及管理需要充分运用实地调查法来实现。目前,MVS研究领域较为著名的Stanford MVS数据集中所拥有的视觉对象很大一部分都是通过该方法获取的[10]。

  除了以上方法外,国外研究者还用到功能分析法、经验总结法、图表法等,每种方法都各有优劣。在MVS理论与应用研究过程中,各种方法不会独立存在,往往是多种方法互相配合,根据MVS处理任务的不同,每个方法的侧重点各有不同。

  参考文献


  [6]Chen D,Tsai S,Chandrasekhar V,et al. Residual enhanced visual vector as a compact signature for mobile visualsearch[J]. Signal Processing,2013(93):2316 - 2327.

  [7]Cao Y,Ritz C,Raad R. Image compression and retrieval for mobile visual search[C]/ /2012 International Symposium on Com-munications and Information Technologies(ISCIT),2 -5 Oct,2012,Gold Coast,OLD:1027 -1032.

  [8]陈文锋,禤宇明,傅小兰.视觉搜索的认知机理与应用[J].中国计算机学会通讯,2009,5(7):17 -22.(Chen Wen-feng,Xuan Yuming,Fu Xiaolan. Cognitive mechanism and application of visual search[J]. China Computer Society Ne-wsletter,2009,5(7):17 - 22.)

  [9]王长虎,张磊.草图搜索的魅力与挑战[J].中国计算机学会通讯,2012,8(12):20 -26.(Wang Changhu,Zhang Lei.Charm and challenge sketches search[J]. China Computer Society Newsletter,2012,8(12):8 - 15.)

  [10]Ji R R,Duan L Y,Chen J,et al. Towards low bit rate mobile visual search with multiple-channel coding[J / OL].[2013- 08 - 26].

评论区

表情

共0条评论
  • 这篇文章还没有收到评论,赶紧来抢沙发吧~

相关内容

点击排行

随机新闻

评论排行榜