朱 翔 林學(xué)飛

（南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 南京 210094）

基于反饋框架的交互式圖像檢索系統(tǒng)?

朱 翔 林學(xué)飛

（南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院 南京 210094）

隨著圖像數(shù)量的迅猛增長(zhǎng)，圖像檢索已經(jīng)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域引起了越來(lái)越多的關(guān)注。遺憾的是，其中也存在著人們的檢索需求和搜索結(jié)果不一致的問(wèn)題。為此，論文基于改進(jìn)的聚類(lèi)算法和重排名算法，提出一種基于反饋框架的交互式圖像檢索系統(tǒng)來(lái)自適應(yīng)地展示檢索結(jié)果，從而獲得更佳的用戶(hù)體驗(yàn)。檢索結(jié)果的多樣性由一個(gè)縮放因子來(lái)控制，用戶(hù)可以根據(jù)自己的意圖自由地放大或縮小縮放因子，相當(dāng)于調(diào)整了聚類(lèi)中心數(shù)目k。該系統(tǒng)演示上傳于https：//youtu.be/hYnx3UkVQEA。

圖像檢索；用戶(hù)界面；縮放因子；多樣性

1 引言

近幾年來(lái)，圖像數(shù)量的快速增長(zhǎng)已經(jīng)在多媒體領(lǐng)域引起了巨大關(guān)注。在這期間，前人提出了許多的圖像檢索算法，例如基于內(nèi)容的圖像檢索和基于標(biāo)簽的圖像檢索［1～2，17］。這些方法的主要出發(fā)點(diǎn)在于考慮如何有效地提高檢索的精度。不過(guò)遺憾的是，通常這些方法存在檢索結(jié)果和用戶(hù)期望不一致的鴻溝。需要強(qiáng)調(diào)的一點(diǎn)是，在設(shè)計(jì)圖像檢索系統(tǒng)時(shí)將用戶(hù)意圖納入考慮是一件非常具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。

在文獻(xiàn)［3］的主要思想中，相關(guān)反饋包含正反饋和負(fù)反饋，作者通過(guò)設(shè)計(jì)反饋框架來(lái)表述用戶(hù)對(duì)檢索結(jié)果相關(guān)性程度的評(píng)估。在該文章中，用戶(hù)需要給出檢索結(jié)果與其期望是否相符的反饋。不過(guò)，這樣的做法會(huì)帶來(lái)額外的認(rèn)為參與，從而導(dǎo)致更差的用戶(hù)體驗(yàn)。另一方面，由于存在大量的圖片，當(dāng)前搜索引擎返回的優(yōu)先檢索結(jié)果基本上是重復(fù)的?？v觀前人的工作，很少關(guān)注如何能夠在任何情況下，從用戶(hù)執(zhí)行的操作推斷出隱式的相關(guān)性反饋，例如眼睛的眨動(dòng)［4］。不同于先前的工作，我們注重設(shè)計(jì)一個(gè)更加自然的隱式相關(guān)性反饋框架從而完成交互式的圖像檢索任務(wù)。

為了解決上述存在的問(wèn)題，本文提出一個(gè)可以自由控制檢索結(jié)果的相關(guān)性和多樣性的全新的反饋框架?；谏鲜瞿繕?biāo)，我們引入一個(gè)縮放因子來(lái)捕捉用戶(hù)在圖像檢索中的意圖。通過(guò)調(diào)節(jié)縮放因子，實(shí)際上是對(duì)聚類(lèi)算法中的初始聚類(lèi)中心數(shù)目k進(jìn)行調(diào)整修改，用戶(hù)可以直接瀏覽具有不同相關(guān)性和多樣性得分的返回結(jié)果。為了確?？s放因子能夠有效控制檢索結(jié)果，我們利用改進(jìn)的聚類(lèi)算法來(lái)對(duì)相似性相關(guān)的圖片進(jìn)行有效分組。通過(guò)縮放因子的調(diào)節(jié)和提出的重排算法，可以使得檢索結(jié)果與用戶(hù)期望達(dá)成一致，從而緩解用戶(hù)期望與檢索結(jié)果之間的鴻溝。因此，該系統(tǒng)取得了更好的用戶(hù)體驗(yàn)。

2 相關(guān)工作

前人對(duì)圖像檢索技術(shù)［6］的研究已經(jīng)有了很多年的積累，關(guān)于相關(guān)性的研究遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了多樣性。趙等［7］從貝葉斯角度和圖像特征方向來(lái)計(jì)算圖像的語(yǔ)義相關(guān)性從而獲得最符合查詢(xún)的結(jié)果標(biāo)簽。錢(qián)等［9］通過(guò)利用社交圖片的多樣性語(yǔ)義給圖片重新打上標(biāo)簽進(jìn)而改善圖像的標(biāo)簽質(zhì)量。上述的這些方法可以改善基于標(biāo)簽的圖像檢索方法，但是存在著丟失多樣性的問(wèn)題。

近幾年關(guān)于相關(guān)結(jié)果多樣化的研究大致可以分為三個(gè)方面：重排名，聚類(lèi)和去重。Thomas等［10］定義了一套標(biāo)準(zhǔn)來(lái)評(píng)價(jià)檢索結(jié)果的相關(guān)性和多樣性，王等［8］通過(guò)計(jì)算候選集圖像的視覺(jué)和語(yǔ)義相似性得分，提出了一種重排名策略，他們?cè)O(shè)計(jì)了一種貪婪算法來(lái)優(yōu)化平均多樣精度（ADP）。Marina等［11］提出一種名為DisC的多樣性定義，在一個(gè)查詢(xún)結(jié)果的多樣性子集中，每個(gè)返回值都應(yīng)當(dāng)代表一個(gè)子主題，并且彼此之間不相似。

通過(guò)對(duì)檢索結(jié)果進(jìn)行有效聚類(lèi)［12］，我們可以找到每個(gè)類(lèi)別具有代表性的圖片。蔡等［13］利用視覺(jué)和文本信息進(jìn)行層次聚類(lèi)，Alex等［5］提出一種新的聚類(lèi)方法，主要思想源于聚類(lèi)中心比鄰居點(diǎn)具有更高的密度。區(qū)別于聚類(lèi)算法，去重法直接對(duì)檢索結(jié)果中的重復(fù)圖片進(jìn)行刪除。Fishchlla等［14］基于局部敏感哈希的思想對(duì)檢索結(jié)果中的重復(fù)項(xiàng)進(jìn)行檢測(cè)，他們利用存在的相似點(diǎn)對(duì)，動(dòng)態(tài)地進(jìn)行查詢(xún)。

不難發(fā)現(xiàn)的是，上述方法都存在相同的缺點(diǎn)，例如聚類(lèi)中心數(shù)目的不確定性以及在聚類(lèi)過(guò)程中忽略圖片的相關(guān)性。去重算法需要設(shè)定一個(gè)閾值，該值對(duì)檢索結(jié)果的多樣性結(jié)果具有直接的重要影響。此外，在單個(gè)矩陣中同時(shí)考量相關(guān)性和多樣性是一件很困難的事。為了解決上述存在的問(wèn)題，我們提出了一種新的重排名算法來(lái)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化。

3 工作流程與方法

本文提出了一個(gè)基于反饋框架的交互式圖像檢索方案，圖1說(shuō)明了該系統(tǒng)的工作流程。該反饋框架可用于圖像檢索領(lǐng)域，有助于幫助用戶(hù)獲取更加符合期望的結(jié)果。從圖1中我們可以看到，整個(gè)系統(tǒng)主要包含以下幾個(gè)部分：

圖1 基于反饋框架的交互式圖像檢索流程圖

1）圖像收集以及特征提?。何覀儚膱D像分享網(wǎng)站Fliker上大規(guī)模地收集具有元數(shù)據(jù)的圖像，其中元數(shù)據(jù)包括用戶(hù)提供的標(biāo)簽信息等。然后我們執(zhí)行一些必要的預(yù)處理步驟，包括提取視覺(jué)特征和處理紋理信息。最后為我們數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖片設(shè)置索引。

2）基于文獻(xiàn)［5］的思想，我們同時(shí)計(jì)算每張圖像的密度峰值，前k個(gè)圖像用來(lái)執(zhí)行初始化劃分。然后基于K-means算法將結(jié)果進(jìn)行聚類(lèi)。

3）基于用戶(hù)反饋調(diào)整自適應(yīng)改變聚類(lèi)結(jié)果，構(gòu)建排序候選集，最終利用改進(jìn)排序算法進(jìn)行最終排序。

我們令符號(hào)I={i m1，im2，…，imN}表示圖像集，令表示圖像i的標(biāo)簽集，重排算法將利用圖像的綜合信息重新構(gòu)建子集S={i ms1， ims2， …， imsk}，S∈I并且 | S|=K，K≤N 。

3.1 圖像收集以及特征提取

從圖像分享網(wǎng)站上大規(guī)模地收集具有元數(shù)據(jù)的圖像，其中元數(shù)據(jù)包括用戶(hù)提供的標(biāo)簽信息等。然后我們執(zhí)行一些必要的預(yù)處理步驟，包括提取視覺(jué)特征和處理紋理信息。最后為我們數(shù)據(jù)庫(kù)中的圖片設(shè)置索引。

3.1.1 特征提取

這里綜合考慮時(shí)間、效率等因素提取了顏色直方圖［15］、全局 gist［16］特征、邊緣直方圖形成一個(gè)融合特征作為輸入。

3.1.2 TF-IDF向量

圖像對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，類(lèi)別眾多，形式各異，因此就需要將所有的標(biāo)簽信息拼接成一個(gè)句子，作為圖像

語(yǔ)義的描述信息。對(duì)于整個(gè)數(shù)據(jù)集的語(yǔ)義信息，需要計(jì)算圖像標(biāo)簽中的TF-IDF權(quán)值向量。

3.1.3 歸一化降維模塊設(shè)計(jì)

特征歸一化：特征之間存在著一定的差異性，每個(gè)特征的值域都各不相同，所以需要用歸一化操作來(lái)消除這一影響。為了數(shù)據(jù)處理方便，系統(tǒng)利用線性函數(shù)歸一化把數(shù)據(jù)映射到0～1范圍之內(nèi)處理，更加便捷快速。線性歸一化方法為

特征降維：主成分分析（PCA）是多元統(tǒng)計(jì)分析中用來(lái)分析數(shù)據(jù)的一種方法，它是用一種較少數(shù)量的特征對(duì)樣本進(jìn)行描述以達(dá)到降低特征空間維數(shù)的方法，它的本質(zhì)實(shí)際上是K-L變換。

3.2 優(yōu)化聚類(lèi)

本文基于文獻(xiàn)［5］的思想，我們同時(shí)計(jì)算每張圖像的密度峰值，前k個(gè)圖像用來(lái)執(zhí)行初始化劃分。然后基于K-means算法將結(jié)果進(jìn)行聚類(lèi)。

K-means算法的基本思想是：以空間中k個(gè)隨機(jī)點(diǎn)為中心進(jìn)行聚類(lèi)，對(duì)最靠近他們的對(duì)象歸類(lèi)。通過(guò)迭代的方法，逐次更新各聚類(lèi)中心的值，直至得到最好的聚類(lèi)結(jié)果。但是K-means的問(wèn)題就是：1）初始聚類(lèi)圖像難以確定，隨機(jī)選取就會(huì)導(dǎo)致每次聚類(lèi)的結(jié)果會(huì)變化。2）聚類(lèi)中心的個(gè)數(shù)難以確定。針對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題，本系統(tǒng)通過(guò)兩種方式很好的加以解決，詳見(jiàn)圖2。

圖2 改進(jìn)的K-means聚類(lèi)算法

針對(duì)第一個(gè)問(wèn)題，本文利用計(jì)算密度峰值，即圖像的代表性來(lái)獲取初始圖像，這里需要兩個(gè)重要的參數(shù)：

其中，dij表示imi與imj之間的距離并且dc表示截?cái)嗑嚯x。一般性來(lái)說(shuō)，ρi表示與點(diǎn)i的距離小于dc所有點(diǎn)的連續(xù)值。dc取值本文取平均距離。

根據(jù)密度峰值的大小對(duì)圖像進(jìn)行排序，選取值最大的k幅圖像進(jìn)行K-means聚類(lèi)的初始值，最終迭代生成聚類(lèi)結(jié)果。

針對(duì)聚類(lèi)中心個(gè)數(shù)的問(wèn)題，我們將其交由用戶(hù)調(diào)控，通過(guò)用戶(hù)的反饋，來(lái)調(diào)整聚類(lèi)結(jié)果，最終改變重排結(jié)果。

3.3 構(gòu)建候選集

用戶(hù)調(diào)整縮放因子，實(shí)際直接改變聚類(lèi)數(shù)k，進(jìn)而調(diào)整聚類(lèi)結(jié)果，聚類(lèi)結(jié)果的改變直接調(diào)整重排候選集，利用重排算法實(shí)現(xiàn)結(jié)果多樣性和相關(guān)性的平衡以滿(mǎn)足不同用戶(hù)的意圖。

這里，將縮放因子引入K-means以實(shí)現(xiàn)聚類(lèi)的重新生成，針對(duì)每一個(gè)類(lèi)，將所有的圖像根據(jù)peak（密度峰值）的大小進(jìn)行重排列以求出k個(gè)中心。

其中，我們有如下成立：

針對(duì)重排的聚類(lèi)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)類(lèi)與類(lèi)之間差異性大，類(lèi)間圖像之間相似性大，分別對(duì)應(yīng)結(jié)果中的多樣性和相關(guān)性，但是，類(lèi)中圖像通過(guò)密度峰值即代表性排序之后，排序靠后的圖像并不具有代表性，所以本文將利用每個(gè)類(lèi)的前60%圖像構(gòu)建最后所需排序的候選集，這個(gè)候選集有來(lái)自同一個(gè)類(lèi)的最具代表性的同類(lèi)圖像，又有不同類(lèi)的差異性圖像，所以這個(gè)候選集去除了過(guò)于相似且不具有代表性的圖像，最終簡(jiǎn)化了候選集的大小。

同時(shí)，根據(jù)用戶(hù)的調(diào)整因子的不同，候選集對(duì)多樣性以及相關(guān)性的側(cè)重點(diǎn)會(huì)有所不同。當(dāng)用戶(hù)的調(diào)整因子小時(shí)，那么聚類(lèi)數(shù)就小，最終聚類(lèi)結(jié)果就小，所以在構(gòu)造候選集時(shí)類(lèi)中相似圖像會(huì)相對(duì)較多。那么最終的排序結(jié)果多樣性相對(duì)較小。當(dāng)用戶(hù)增大縮放因子，那么候選集差異性圖像增多，最終排序結(jié)果多樣性增大。

3.4 改進(jìn)排序算法

根據(jù)［8］提出的DRR排序算法，本文提出了一個(gè)基于多樣性、代表性和相關(guān)性的重排算法。對(duì)提供的重排候選集進(jìn)行重新排列最終形成重排的結(jié)果。排序的方法就是利用最優(yōu)化的操作方式。首先提出一個(gè)計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)，然后不停地迭代計(jì)算圖片的在這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)下的值。每次選取最大的那個(gè)圖像插入到最終的圖像列表中去。迭代的標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)為

函數(shù)F(i)表示第i幅圖像的綜合多樣性、相關(guān)性、和代表性的值。這里函數(shù) R(?)，Div(?)，Peak(?)分別表示相關(guān)性、多樣性以及代表性的值。Si表示最終排序列表中已經(jīng)重排序好i幅圖像。下面分別對(duì)表示相關(guān)性、多樣性以及代表性的計(jì)算方法進(jìn)行闡述：

相關(guān)性表示的是兩個(gè)方面：圖像與檢索詞的相關(guān)性，圖像與圖像之間的相關(guān)性，由于系統(tǒng)的圖像是以相關(guān)性的方式進(jìn)行檢索下載的，所以圖像的下載就是一個(gè)相關(guān)性遞減的過(guò)程，因此我們將圖片原始下載的排序位置作為圖像相關(guān)性的表述（i表示圖像的位置）：

多樣性表述的是待選圖像與已經(jīng)重排好的所有圖像的差異性，這里我們利用到上述的相似度矩陣，公式如下（R表示候選集，S(i，j)表示圖像的混合相似度）：

代表性表述的是圖像代表性計(jì)算值，之前已經(jīng)提到過(guò)。公式如下（normalize表示歸一化操作）

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

圖3簡(jiǎn)單說(shuō)明了一個(gè)用戶(hù)可以與之互動(dòng)的應(yīng)界面。界面的左邊將聚類(lèi)結(jié)果進(jìn)行顯示，每一類(lèi)將選取最具代表性的三張圖片，并且可以根據(jù)用戶(hù)的選擇顯示出每類(lèi)的所有圖片，顯示的所有的圖像將按照代表性排序的方式展示。此外，相比較于傳統(tǒng)的圖像檢索界面，我們特別在界面的下方加了滑動(dòng)條。不同位置的滑動(dòng)條正好對(duì)應(yīng)于不同取值的縮放因子，最左邊的位置對(duì)應(yīng)于縮放因子取值為0，最右邊對(duì)應(yīng)于最大值的縮放因子。當(dāng)用戶(hù)調(diào)節(jié)滑動(dòng)條時(shí)，改變了系統(tǒng)當(dāng)前的縮放因子，也即是改變了當(dāng)前聚類(lèi)中心數(shù)k，系統(tǒng)將根據(jù)用戶(hù)意圖實(shí)時(shí)地顯示當(dāng)前返回結(jié)果。從左向右滑動(dòng)滑動(dòng)條時(shí)，圖片在相關(guān)性的基礎(chǔ)的逐步的增加圖片的多樣性，所呈現(xiàn)的靠前的圖片所包含的話題量將會(huì)增大，用戶(hù)將獲得更多的信息，即所獲取到的圖片多樣性得到增強(qiáng)。在圖4中，我們將本文提出的DRCR算法與傳統(tǒng)的基于相關(guān)性的檢索算法和DRR［8］算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比，統(tǒng)計(jì)了在不同查詢(xún)結(jié)果下的ADP值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了本文提出的方法的有效性。

圖3 系統(tǒng)用戶(hù)界面的一個(gè)樣例

圖4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

為了有效地執(zhí)行圖像檢索的任務(wù)，我們首先需要從Fliker上爬取大量的圖片。同時(shí)為了證明該反饋框架的有效性，我們也進(jìn)行了用戶(hù)調(diào)查，我們一共邀請(qǐng)了30位經(jīng)常在線檢索圖像的用戶(hù)來(lái)進(jìn)行這份用戶(hù)研究。每個(gè)用戶(hù)根據(jù)他們對(duì)檢索結(jié)果的滿(mǎn)意度按照｛1，2，3，4，5｝進(jìn)行打分，打分結(jié)果與用戶(hù)滿(mǎn)意度成正相關(guān)，打分越高，則代表其對(duì)結(jié)果的滿(mǎn)意度越高。在圖5中，我們將提出的系統(tǒng)與傳統(tǒng)的不具有縮放因子的系統(tǒng)進(jìn)行有效對(duì)比，對(duì)比結(jié)果有力地說(shuō)明了我們的系統(tǒng)具有更好的用戶(hù)的滿(mǎn)意度，證明了該方法的有效性。此外，為了更加鮮明地展示縮放因子對(duì)聚類(lèi)算法的作用，我們?cè)趫D6中以“蘋(píng)果”作為一條查詢(xún)進(jìn)行具體說(shuō)明。從圖6中不難看出，系統(tǒng)針對(duì)不同的縮放因子顯示不同的檢索結(jié)果，本質(zhì)是當(dāng)前（b）的聚類(lèi)數(shù)目要多于（a）中。后者（b）顯然返回了更加相關(guān)且多樣性豐富的檢索結(jié)果，也更加滿(mǎn)足用戶(hù)的檢索需求。

圖5 用戶(hù)滿(mǎn)意度的比較

圖6 縮放因子的影響

5 結(jié)語(yǔ)

本文提出的基于反饋框架的交互式圖像檢索系統(tǒng)，不僅考慮到了檢索結(jié)果的相關(guān)性要求，同時(shí)將多樣性指標(biāo)考慮其中，利用縮放因子的手動(dòng)調(diào)整改變初始聚類(lèi)中心數(shù)，利用密度峰值概念完成聚類(lèi)樣本中心的選取。實(shí)驗(yàn)證實(shí)本文提出的基于多樣性，代表性和相關(guān)性的重排算法取得了更好的ADP值，使得最終的檢索結(jié)果同時(shí)滿(mǎn)足相關(guān)性與多樣性的要求，更加契合用戶(hù)需求，具有一定的優(yōu)越性。

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Interactive Image Search System Based on Feedback Framework

ZHU Xiang LIN Xuefei
（School of Computer Science and Engineering，Nanjing University of Science&Technology，Nanjing 210094）

With the explosive growth of the number of images，image search has been drawing much interest from the research community.However，there exists the inconsistency between people's search needs and the search results.Towards this end，this paper presents a new feedback framework for interactive image retrieval by adaptively displaying the search results，which can obtain better user experience.The diversity of search results is controlled by introducing a zoom factor，which makes users freely zoom in or out on the results according to their intents.The demo is available at https：//youtu.be/hYnx3UkVQEA.

image search，interface，zooming-factor，diversity

TP391

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.11.041

Class Number TP391

2017年5月7日，

2017年6月28日

朱翔，男，碩士研究生，研究方向：圖像檢索模式識(shí)別。林學(xué)飛，男，碩士研究生，研究方向：圖像檢索。