基于移動眾包模式的海量商品圖像檢索的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著移動電子商務(wù)的快速發(fā)展和普及，人們?nèi)绾慰焖俚膹暮Ａ可唐穲D像中找到符合自己需求的商品已成為大數(shù)據(jù)環(huán)境下移動電子商務(wù)所面臨的新挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)商品圖像檢索通常采用以下兩種方式:1）基于關(guān)鍵詞檢索技術(shù);2）基于圖像內(nèi)容的檢索技術(shù)。由于上述兩種商品圖像檢索方法存在檢索準確度和預(yù)處理代價較高等問題，因此，圖像檢索的效率尚不理想。本文首次嘗試將眾包模式應(yīng)用于基于內(nèi)容的海量商品圖像檢索。眾所周知，眾包模式是互聯(lián)網(wǎng)新型模式，是利用個人的選擇和群體的力量，

2、有效地發(fā)揮出群體的知識、技能、信息和技巧，解決多樣性和復(fù)雜性問題。目前已具有了大量成功的應(yīng)用實例，如谷歌翻譯、維基百科、有道翻譯、百度百科等。在移動無線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)帶寬和流量限制使得圖像傳輸耗時大，為此本文提出了交互式主動傳輸策略來提高圖像傳輸效率。本文的主要內(nèi)容和貢獻如下:
　　第一，提出一個海量商品圖像檢索框架——iCrowd。在iCrowd平臺中將基于顏色直方圖等紋理特征的查詢結(jié)果集和檢索圖像制作成眾包任務(wù)，以眾包任務(wù)的

3、形式發(fā)布，然后對眾包任務(wù)結(jié)果進行統(tǒng)計分析得到查詢用戶所需的結(jié)果集。通過iCrowd平臺的商品檢索，檢索的效率和用戶滿意度明顯提高。
　　第二，建立一種交互式主動傳輸模型。該方法是將傳輸圖像進行分割成多個圖像塊，用戶對感興趣區(qū)域通鼠標點擊使得感興趣區(qū)域圖像塊保持分辨率不變，非感興趣區(qū)域圖像塊分辨率相應(yīng)地降低，從而可以整體降低整張圖片的傳輸大小，達到理想的傳輸效率。
　　第三，提出基于K近鄰的緩存策略。利用歷史查詢圖像直接獲取部