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利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行圖像處理
2017-09-23
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利用大數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)行圖像處理

近幾年涌現(xiàn)出很多處理大型圖對(duì)象的技術(shù),其中有兩類系統(tǒng)值得考慮:一是針對(duì)OLTP工作負(fù)載,能夠快速低延遲訪問小部分圖數(shù)據(jù)的圖數(shù)據(jù)庫。二是針對(duì)OLAP工作負(fù)載,能夠?qū)D對(duì)象中的大部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行批處理的圖處理引擎。

知名的圖數(shù)據(jù)庫已有很多,但最近仍涌現(xiàn)出幾個(gè)標(biāo)新立異的項(xiàng)目。 Neo4j算是最老牌、最成熟的圖數(shù)據(jù)庫之一,但因不支持分片而依然存在可伸縮性的問題。另一個(gè)非常年輕的品牌是Titan,卻在2013年成為非常流行的數(shù)據(jù)庫。作為后端無關(guān)的圖數(shù)據(jù)庫,它支持HBase和Cassandra的可伸縮架構(gòu),并且如2013年的一篇博文所報(bào)道的,它在內(nèi)部使用了一套優(yōu)化的頂點(diǎn)和邊表示法以使其能處理幾十億個(gè)邊對(duì)象。

但你不必非要使用圖特定數(shù)據(jù)庫,更通用可伸縮的NoSQL數(shù)據(jù)庫也是有效的解決方案?;贕oogle BigTable并在2011年開源的Apache Accumulo就是一個(gè)通用數(shù)據(jù)庫的例子,它的數(shù)據(jù)記錄很靈活,所以也適合存儲(chǔ)大型圖對(duì)象,同時(shí)還可以用來存儲(chǔ)含有類型化的邊和權(quán)重的圖對(duì)象,2013年發(fā)布的一份技術(shù)報(bào)告表明NSA也在使用它。Cassandra或者Aerospike則是另一種數(shù)據(jù)庫,它們能通過適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)模型,給圖對(duì)象高效地建模。Facebook也構(gòu)建了自己的解決方案,他們?cè)诒环Q為Tao的系統(tǒng)中使用了MySQL和Memcache組合,并正在使用這一方案為其用戶提供社區(qū)圖服務(wù)。

項(xiàng)目應(yīng)用實(shí)踐

基于上述理論和開源探索,下面以一個(gè)我們的應(yīng)用 “圖像信息識(shí)別獲取大數(shù)據(jù)的分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)”來進(jìn)行具體描述,其中使用了圖像處理和大數(shù)據(jù)的相關(guān)技術(shù)。

“圖像信息識(shí)別獲取大數(shù)據(jù)的分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)”系統(tǒng)的目的是根據(jù)大量源數(shù)據(jù),圖片、文檔、視頻等信息,通過圖像處理的手段,自動(dòng)獲取大量數(shù)據(jù),并將信息入庫。根據(jù)建立的數(shù)據(jù)庫,訓(xùn)練預(yù)測(cè)走勢(shì)模型,期望能夠通過輸入前N天的數(shù)據(jù)走勢(shì),去預(yù)測(cè)后一天的走勢(shì)變化。

系統(tǒng)已實(shí)現(xiàn)了圖片文檔的自動(dòng)識(shí)別,獲取所需要信息數(shù)據(jù)并自動(dòng)錄入數(shù)據(jù)庫。根據(jù)需要做數(shù)據(jù)分析,建立數(shù)據(jù)模型,根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來數(shù)據(jù)。

例如系統(tǒng)自動(dòng)批量截取網(wǎng)頁中的某一張圖像:

圖1 采集的指數(shù)原始圖像

運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù),主要分兩步:

第一步是訓(xùn)練樣本。樣本的訓(xùn)練過程如下:

圖2 樣本的訓(xùn)練過程

第二步,進(jìn)行圖像識(shí)別的處理。處理流程如下:

圖3 圖像識(shí)別過程

通過反復(fù)訓(xùn)練和識(shí)別處理就能精確獲取指定日期的新聞?lì)^條和平均值的媒體指數(shù)以及具體頭條的相關(guān)報(bào)道條目,并保存到數(shù)據(jù)庫中。

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和相關(guān)算法進(jìn)行預(yù)測(cè)計(jì)算,下圖中未來的某個(gè)點(diǎn)(紅點(diǎn)),根據(jù)此點(diǎn)對(duì)應(yīng)日期以前的數(shù)據(jù)點(diǎn)計(jì)算預(yù)測(cè)未來一天的數(shù)據(jù)點(diǎn),系統(tǒng)可以基于數(shù)據(jù)分析,發(fā)揮預(yù)測(cè)的作用:

圖4 利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行指數(shù)預(yù)測(cè)

圖像處理讓我們挖掘有價(jià)值數(shù)據(jù)變的更容易,基于大數(shù)據(jù)的技術(shù)支持,讓識(shí)別變得主動(dòng)而聰明。圖像處理和大數(shù)據(jù)技術(shù)將走進(jìn)普通人的世界,讓我們的生活變得更生動(dòng)。

結(jié)語:數(shù)據(jù)收集是一個(gè)從被動(dòng)到主動(dòng)的過程,沒有基礎(chǔ)的技術(shù)實(shí)力,圖像是好玩不起來的,圖像識(shí)別過去大多是建庫識(shí)別,深度學(xué)習(xí)釋放了圖像識(shí)別的識(shí)別領(lǐng)域。而高級(jí)和低級(jí)的門檻就在深度學(xué)習(xí)的研究上。國內(nèi)雖然起步較晚,但發(fā)展的速度非???。


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