面向互聯(lián)網(wǎng)輿情的圖像檢索系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)及移動社交軟件的迅猛發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)空間中儲存和流轉(zhuǎn)著巨量的圖像資源，互聯(lián)網(wǎng)輿情監(jiān)管部門必須能夠全面掌握針對互聯(lián)網(wǎng)圖像資源的目標(biāo)識別和智能檢索，才能夠應(yīng)對在當(dāng)前快速增長的互聯(lián)網(wǎng)媒體資源和社會熱點網(wǎng)絡(luò)化的背景下互聯(lián)網(wǎng)輿情監(jiān)管的難題。
　　本文研究了適合互聯(lián)網(wǎng)輿情監(jiān)管領(lǐng)域的圖像特征表示、特征提取和特征匹配、圖像檢索等算法。近年來SIFT特征因其對圖像的旋轉(zhuǎn)、縮放、視角變化等具有良好的穩(wěn)定性和極佳的性能，被廣泛應(yīng)用在各種

2、專業(yè)領(lǐng)域圖像檢索系統(tǒng)中;SURF特征在保持類似SIFT特征的穩(wěn)定性的同時，又大幅度增強(qiáng)了運算性能，因其算法更簡潔，效率更高，更易于實現(xiàn)并行計算，特別適合海量數(shù)據(jù)的計算環(huán)境，本文通過實驗驗證了SIFT算法和SURF算法的穩(wěn)定性和運算性能。
　　本文對基于特征包的圖像檢索算法進(jìn)行了深入研究，特征包模型是從文本檢索領(lǐng)域的詞袋模型發(fā)展而來，特征包把每幅圖像描述為一個局部特征的無序集合。本文結(jié)合SIFT和SURF特征，通過實驗驗證了基于特征

3、包模型的圖像檢索算法的有效性。
　　本文設(shè)計了一個針對互聯(lián)網(wǎng)輿情領(lǐng)域的圖像檢索系統(tǒng)，實現(xiàn)了分布式的可擴(kuò)展的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計，使該系統(tǒng)具有面向海量圖像資源提供快速檢索的能力，通過對檢索任務(wù)的動態(tài)發(fā)布運行，未來僅需要增加硬件服務(wù)器就可以大幅提升檢索能力。為保證分布式系統(tǒng)能夠長時間穩(wěn)定高效運行，本文設(shè)計的分布式架構(gòu)實現(xiàn)了冗余熱備機(jī)制，系統(tǒng)同時實現(xiàn)了可熱插拔檢索算法的插件框架，使得未來隨時可以對算法升級而不需要修改系統(tǒng)整體設(shè)計，并且可以為不同