袁 源

(山西職業(yè)技術(shù)學(xué)院,山西 太原 030006)

1 簡介

信息檢索，尤其是文本檢索，已經(jīng)成為最有影響力的檢索工具之一。在互聯(lián)網(wǎng)上，它幫助世界各地的人們輕松地獲取各種信息，幾乎沒有任何費用。這種信息化檢索已經(jīng)為人類的經(jīng)濟、文化和技術(shù)發(fā)展提供強有力的燃料。當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)碼相機、多媒體的飛速發(fā)展，加上網(wǎng)絡(luò)得以普及，現(xiàn)在人們越來越沉浸于網(wǎng)上檢索信息了，而圖像的查詢更是變得不可缺少。基于圖像的社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用，一些世界領(lǐng)先的技術(shù)巨頭，如谷歌和百度都投入了他們的精力，使得文本檢索和圖像搜索取得了巨大的成功。幾十年來，我們利用信息構(gòu)建了一個基于內(nèi)容的圖像搜索引擎，它可以完成計算機視覺的各種任務(wù)，如圖像分類、圖像處理，檢測、圖像分割等。

例如圖像檢索，我們使用某些特征表示圖像，這樣就可以使用預(yù)處理得到它的特性，并將其與所有圖像的相似度進行比較，經(jīng)過檢索許多圖像，得到結(jié)果并顯示它們在網(wǎng)頁上。在此將討論數(shù)據(jù)集的細(xì)節(jié)，深層學(xué)習(xí)模型，框架和下面的搜索引擎體系結(jié)構(gòu)。

2 數(shù)據(jù)和模型

2.1 ImageNet

Imagenet是一個圖像數(shù)據(jù)庫，它包含超過1000萬類圖像。ImageNet的大規(guī)模視覺識別通常被稱為ILSVRC，已成為一個世界各地的計算機視覺研究者的競爭目標(biāo)，檢測與分類彼此的任務(wù)。我們選擇它作為圖像數(shù)據(jù)庫，是因為：

1) 可以在項目里做大型和多樣化足夠的圖像檢索任務(wù)。

2) 另一方面，由于計算資源的限制，它不太適合安裝在桌面上的磁盤空間中。

3) 最后，有許多預(yù)先訓(xùn)練模型的訓(xùn)練在ImageNet中，這樣我們就可以挑選一個，使用它無需從頭開始訓(xùn)練模型或調(diào)整模型[1]。

在我們的項目中，我們只使用了ImageNet的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。

2.2 殘留網(wǎng)絡(luò)

殘留網(wǎng)絡(luò)是目前最先進的深度學(xué)習(xí)模型ilsvr的分類任務(wù)。一般來說，它的設(shè)計，使它可以更容易地優(yōu)化，并可以添加更多的層，以獲得更好的性能。這是一個革命性的創(chuàng)新，許多研究者提出了其他類似的架構(gòu)，在基礎(chǔ)上實現(xiàn)更好的性能，從那時起，一個典型的基本構(gòu)建塊殘留網(wǎng)絡(luò)就如圖1所示誕生。一個殘余網(wǎng)絡(luò)包含多個這樣的構(gòu)建塊，它們通過多種方式組合在一起。該模型的作者聲稱他們?nèi)〉昧嗽贗mageNet測試誤差率為3.57%。

我們選擇了ResNet-50作為我們的模型是基于以下原因:

1) 模型的性能是許多其他模型中最好的之一。

2) 該模型不太大，在實時應(yīng)用中不需要計算查詢圖像的特征提取。

3) Keras在預(yù)訓(xùn)練的模型中ImageNet是可用的，同時tensofiow是一個方便的包裝。

圖1 殘留網(wǎng)絡(luò)基本構(gòu)建塊

雖然模型是設(shè)計用于圖像分類、圖像的內(nèi)部表示，但是它已經(jīng)可以應(yīng)用到其他的任務(wù)中，因此，在圖像搜索圖像內(nèi)容中得以廣泛使用。

在檢索任務(wù)中，當(dāng)使用模型中的原始特征時，它對檢索與查詢圖像屬于同一類別的，圖像會表現(xiàn)出較小的偏差。當(dāng)我們通過PCA減少特征的維數(shù)時，這種偏差可以得到緩解。

3 框架和體系結(jié)構(gòu)

3.1 框架

我們使用Python作為我們的主要語言來構(gòu)建整個框架。我們使用Tornado作為一個Web框架來構(gòu)建搜索引擎。它支持異步網(wǎng)絡(luò)，可以擴展到成千上萬的開放連接。我們使用HTML，CSS，JavaScript來為用戶建立前端Web接口。我們的包裝上使用的是tensofiow keras，后端為keras，訓(xùn)練圖像的特征和提取從上傳的imagenet上查詢圖像。我們把NumPy和scikit-learn用作矢量計算和矩陣計算的工具，并執(zhí)行降維[2]。

3.2 結(jié)構(gòu)

3.2.1 前端服務(wù)器

1) 前端服務(wù)器接收到一個查詢圖像(Base64編碼)來自用戶，提取特征，將特征傳遞給服務(wù)器。

2) 前端服務(wù)器接收來自特征服務(wù)器的結(jié)果(圖像名稱和相似性分?jǐn)?shù))，根據(jù)分?jǐn)?shù)對結(jié)果進行排序，并將頂部k個圖像名稱(批處理請求)發(fā)送到相應(yīng)的圖像服務(wù)器(圖像名稱)。

3) 前端服務(wù)器從圖像服務(wù)器接收結(jié)果(圖像)，將它們發(fā)送給頁面并將它們顯示給用戶。

3.2.2 特征服務(wù)器

1) 每個特征服務(wù)器存儲部分圖像的特征。

2) 每個特征服務(wù)器從前端服務(wù)器接收查詢圖像特征，將其與它存儲的圖像的特征進行比較，并將頂部k圖像名稱和相似度分?jǐn)?shù)返回到前端服務(wù)器。

3.2.3 圖像服務(wù)器

1) 每個圖像服務(wù)器存儲圖像的一部分。

2) 每個圖像服務(wù)器與前端服務(wù)器接收圖像的名稱，返回相應(yīng)的圖像編碼為base64格式

3.2.4 索引器

1) 索引器是一種離線組件索引圖像。

2) 索引器是通過特征從Keras和tensofiow提取圖像，然后將它們存儲在一個名為鍵的圖像特征值的字典里。

3.2.5 維減速機

1) 它是一個離線組件，將原始特征空間嵌入到一個低得多的特征空間中。

2) 對于我們的項目，我們使用PCA作為我們的尺寸減速器[3]。

4 評價

我們對圖像檢索系統(tǒng)的評價是主觀的，因為檢索到的圖像是否與查詢圖像相關(guān)，完全取決于用戶的意圖和目標(biāo)。在我們的評估里，給出的“相關(guān)的信息”作為“主要的圖像中的對象是相同的或圖像的顏色和款式都是高度相關(guān)的”，我們使用精確評分作為評價。我們很難計算我們的數(shù)據(jù)庫中100萬個圖像中有多少圖像與查詢圖像相關(guān)。因此，我們不能用F-score或其他依賴回憶。我們將評價分為兩類：數(shù)據(jù)庫評價，即查詢圖像在數(shù)據(jù)庫中，并進行數(shù)據(jù)庫評價，這意味著查詢圖像不在數(shù)據(jù)庫中。有10名學(xué)生幫助我們評估我們的系統(tǒng)，每個人都需要使用25個圖像進行數(shù)據(jù)庫評估和25個圖像進行外部數(shù)據(jù)庫評估，然后我們計算了每個分?jǐn)?shù)的精確得分，并將分?jǐn)?shù)平均化。以下是我們的結(jié)果：

在數(shù)據(jù)庫評估中有2048個維度的原始特征：0.98

基于2048維原始特征的數(shù)據(jù)庫評估精度：0.85

在數(shù)據(jù)庫評價中，減少了200個維度的特征：0.93

用200個維度減少特征的數(shù)據(jù)庫評估精度：0.75

從結(jié)果中，我們看到，從數(shù)據(jù)庫的查詢圖像，我們的系統(tǒng)可以準(zhǔn)確地檢索相關(guān)的圖像。我們認(rèn)為部分原因是因為我們使用的模型是直接對訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫中的圖像分類。查詢圖像的圖像數(shù)據(jù)庫，精確的得分相對較低。我們將討論在section5.3這方面的改進。另一方面，當(dāng)我們使用PCA減少特征的維數(shù)時，兩種情況下的精確度都會降低。

圖2 狗的圖像搜索結(jié)果示例

5 討論

5.1 圖像表示和傳輸中遇到的問題

由于我們的項目都是關(guān)于圖像的，需要在網(wǎng)頁和前端服務(wù)器之間或圖像服務(wù)器到前端服務(wù)器之間傳輸圖像的形式上，認(rèn)真考慮和認(rèn)真處理。

用戶上傳的圖像需要保存在磁盤中以供下一步操作，從首頁到前臺服務(wù)器，我們使用javascript POST方法。映像不能簡單地作為參數(shù)傳遞，而JSON不支持包含二進制類型?；谶@些事實，我們嘗試了幾種方法，包括將圖像轉(zhuǎn)換為格式數(shù)據(jù)類型，以及用于編碼和解碼的圖像類型(如PNG、jpeg)。最后，我們通過提取圖像的Base64格式和張貼圖像的Base64字符串表示形式直接提供給前端服務(wù)器。對于前端服務(wù)器，圖像的這些表示必須首先轉(zhuǎn)換為PNG格式(否則為失敗)，然后保存我們想要的任何格式[4]。

一旦得到原始圖像，我們就可以將表示代碼提取出來并解析為其他服務(wù)器的URL參數(shù)。顯示圖像變得簡單，因為我們已經(jīng)克服了保存圖像部分。

圖3 特征向量大小為2 048時的搜索結(jié)果

5.2 在尺寸特征上的成功和失敗

在評價部分，特征尺寸對我們的圖片搜索結(jié)果有很大的影響。我們的圖像特征是一個帶有浮點值的向量。

從最后的匯集層resnet50模型提取原料特征2028個維度，將更致力于圖像中的對象，因為resnet50是對象分類和語義特點的最后一層訓(xùn)練。換句話說，搜索結(jié)果會更可能包括原始圖像中的對象的圖像。

與此相反，當(dāng)我們使用PCA來減少特征維數(shù)，如果向量的大小不是那么大，但仍然相當(dāng)(如200)，PCA效果會給更多的“一般感覺和風(fēng)格”的結(jié)果。它不把物體聚焦在圖像中，而是給出相似環(huán)境、背景或顏色的圖像。

圖4 特征向量大小為200時的搜索結(jié)果

5.3 在未來的改進

1) 在這個項目中我們從最后匯集層resnet50模型使用了表示代碼。在未來，我們想嘗試從中間層如何表示代碼，來影響我們的搜索引擎的性能。

2) 由于不同的特征對檢索結(jié)果有不同的影響，我們可以同時為用戶提供多種選擇，如基于對象的檢索、基于樣式的檢索、基于顏色的檢索。在這種情況下，我們會增加更多類型的特點[4]。

3) 在我們的項目中，我們只使用歐幾里德距離來度量兩個圖像特征之間的相似性，并沒有100%保證更小的歐氏距離。在未來，我們可以考慮添加相似性模塊，在模型訓(xùn)練中學(xué)習(xí)圖像之間的相似性。

4) 這次我們只用大約100萬張圖片作為我們的圖像數(shù)據(jù)庫，將來我們可以提供更強大的和多樣的檢索。

5) 我們的項目是以文本檢索為動機的，還可以進一步擴展我們的框架，不僅僅局限于圖像，在這種情況下，數(shù)據(jù)存儲、視頻表示模型和搜索引擎體系結(jié)構(gòu)方面還有許多挑戰(zhàn)。

6 結(jié)論

在該項目中，我們利用深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)了一個基于圖像內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)。結(jié)果表明，檢索到的圖像與查詢圖像高度相關(guān)。在未來，我們打算做更多的改進，使其規(guī)模更加形象，可擴展到多媒體檢索系統(tǒng)支持視頻，音樂，音響等等。