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

近幾年涌現(xiàn)出很多處理大型圖對象的技術(shù)，其中有兩類系統(tǒng)值得考慮：一是針對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OLAP工作負(fù)載，能夠?qū)D對象中的大部分?jǐn)?shù)據(jù)進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)出幾個標(biāo)新立異的項目。 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年的一篇博文所報道的，它在內(nèi)部使用了一套優(yōu)化的頂點和邊表示法以使其能處理幾十億個邊對象。

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，所以也適合存儲大型圖對象，同時還可以用來存儲含有類型化的邊和權(quán)重的圖對象，2013年發(fā)布的一份技術(shù)報告表明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，給圖對象高效地建模。Facebook也構(gòu)建了自己的解決方案，他們在被稱為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)。

項目應(yīng)用實踐

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

“圖像信息識別獲取大數(shù)據(jù)的分析預(yù)測系統(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)測走勢模型，期望能夠通過輸入前N天的數(shù)據(jù)走勢，去預(yù)測后一天的走勢變化。

系統(tǒng)已實現(xiàn)了圖片文檔的自動識別，獲取所需要信息數(shù)據(jù)并自動錄入數(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)測未來數(shù)據(jù)。

例如系統(tǒng)自動批量截取網(wǎng)頁中的某一張圖像：

圖1 采集的指數(shù)原始圖像

運用圖像識別技術(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，進行圖像識別的處理。處理流程如下：

圖3 圖像識別過程

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

利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和相關(guān)算法進行預(yù)測計算，下圖中未來的某個點（紅點），根據(jù)此點對應(yīng)日期以前的數(shù)據(jù)點計算預(yù)測未來一天的數(shù)據(jù)點，系統(tǒng)可以基于數(shù)據(jù)分析，發(fā)揮預(yù)測的作用：

圖4 利用大數(shù)據(jù)進行指數(shù)預(yù)測

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

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


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