一个智能网络数字图像元数据服务平台为社会管理商务环境

文摘

信息管理包括多媒体数据管理、知识管理、协作,和代理,所有这些都支持XML技术。XML技术对多媒体数据库产生影响以及协作技术和知识管理。也就是说,电子商务文档的XML编码的,b2b和b2c交易获得了人气。最近,互联网网站,电子商务网站和购物中心等网站,处理大量的图像和多媒体信息。本文提出了一个智能网络数字图像信息检索平台,采用XML技术为社会管理商务环境。产品目录上支持基于对象的内容检索图像包含多个对象,我们描述多级元数据结构代表地方特色,全球特征,语义的图像数据。启用基于语义和基于内容的检索等图像数据,我们提出的设计一个- schema的元数据。我们还描述了如何自动检索结果转换成形式适用于各种用户环境,如web浏览器或移动设备,使用XSLT。该方案可以使有效利用e-catalog元数据系统之间共享,这将有助于改善检索正确性和用户的满意度在基于语义web数字图像信息检索。

1。介绍

信息服务平台编译来自异构数据资源管理大规模的信息资产。的信息服务平台,用户可以搜索适当的信息服务和有效组成新的服务来满足他们的需求和增加信息资产的价值和利用。此外,平台增强了开发信息分析服务帮助用户发现大型之间的相关性和多元数据,如科学数据在全球环境。我们收获和分析各种研究机构提供的数据、报纸文章,描述社会和web内容,它们和集成数据相关的各种事件和现象。此外,这些服务允许用户开发应用程序构成自适应变化的环境,比如事件和购物在现实世界中(1]。

最近,网络的使用数字图像信息与多媒体技术的迅速发展,不断增加。常用的有线和无线互联网上多媒体数据在各种工业领域包括信息技术领域。许多研究小组正在探索不同的方式来提供和转换多媒体信息在不同的客户端设备,如web浏览器、iPad和智能手机2]。也有各种类型的多媒体数据在各工业领域和他们成为很必要提供标准格式的多媒体信息,允许通过互联网数据交换和共享。一个著名的标准MPEG-7多媒体信息的描述。很多努力已经代表MPEG-7基于多媒体信息以XML格式(3),但他们仍在初期阶段。

在多媒体数据、图像被广泛用于各种应用程序。检索图像吸引高和增加兴趣广泛的应用,如医疗信息系统,生物信息系统,电子博物馆,和电子商务电子目录。已经有大量的研究工作来支持基于内容的图像检索。但是,我们发现,大多数以前的研究集中于基于内容的图像检索是基于图像特征在全球层面上4]。

我们设想未来web页面包含文本和语义标记。当前网络数字图像信息检索技术中无法利用语义知识文档,因此不能给准确精确问题的答案(5]。

本文为了让网络更好地利用数字图像信息采用XML技术。产品目录上支持基于对象的内容检索图像包含多个对象,我们描述多级元数据结构代表地方特色,全球特性,e-catalog数据的语义。启用基于语义和基于内容的检索等图像数据,我们提出的设计一个- schema元数据和显示如何使用XML文档表示这样的元数据。我们还描述了如何自动检索结果转换成形式适用于各种用户环境,如web浏览器或移动浏览器,使用XSLT。该方案可以很容易地在任何商业平台上支持XML技术实现。我们坚信,该方案可以利用,使系统之间有效的图像元数据共享。也将有助于改善检索正确性和基于语义网络上用户的满意度数字图像检索。

本文的其余部分组织如下。部分2描述了在之前的图像检索系统概述和XML相关技术。部分3解释该平台架构。节4,我们将展示一种多级网络数字图像元数据建模和代表我们的建模结果使用- schema。节5,我们将解释智能网络的原型实现数字图像元数据服务平台通过使用一个动态XML文档的搜索技术。最后,部分6结论,总结了论文。

2。相关工作

前面的图像搜索技术可以分为三个分支。第一个方法是简单的基于关键字的搜索技术,它描述对象或标题6]。格式化的数据在图像和图像文件名存储在数据库中,当图像存储在外部文件。通常执行搜索操作通过使用描述性的关键字。自动提取图像相关关键词从HTML web页面是可能的,但不相关或不重要的词可以选择检索性能恶化。

第二个方法是基于内容的图像检索技术使用特征向量。多维向量代表的颜色、纹理和形状特征的图像是常用的7]。图像元数据添加在数据库或文件系统支持相似性搜索图像数据(8,9]。

第三个方法是混合风格的方法之上。特征向量提取的图像预处理和元数据信息,如关键词、语义信息,和视觉信息,手动或自动添加10,11]。

2.1。图像搜索技术

图像元数据添加在数据库或文件系统支持相似性搜索图像数据(12- - - - - -15]。一些系统只支持关键字检索和其他支持基于内容的图像检索(16,17]。后一种方法,基于特征的图像检索信息,比如平均颜色,颜色直方图、纹理模式,和形状对象,支持。他们中的大多数是为图像数据库应用程序开发18,19]。代表性的例子是QBIC [20.],安全,VisualSEEK [21],相册,[22),WBIIS,证据23],Blobworld [24]。最最近的研究工作做了简单系统,支持基于内容的图像检索是基于颜色、纹理和形状特征,虽然它正在增加匹配的正确性,利用地方特色区域(25- - - - - -27]。在医学领域,公里(以知识为基础的医学数据库)系统利用语义建模关注对象的形状和它们之间的空间关系(28,29日]。

2.2。XML技术

XML是一种标记语言标准提出了数据交换网络(30.]。XML是W3C提出描述下一代web页面(31日,32]。在数据库领域,已经有很多研究工作存储、索引和检索XML文档数据库系统(33,34]。有些系统是独立的,而其他人则建立在关系数据库或对象关系数据库的35,36]。另一个相关研究的趋势是将正常的数据存储在数据库转换成XML文档的高效集成异构信息资源(37]。新的查询语言,例如Xpath, XML-QL XQL,被子,和XQuery,提出了支持基于结构和基于内容的检索XML文档(38- - - - - -40]。

一个有趣的XML文档转换技术的特点。XSLT用于将XML文档转换为一个文档有不同格式(41,42]。图1显示了一个情况,XML文档转换成HTML5文档为无线互联网用户通过使用XSLT。

3所示。平台设计和架构

本文提出了一个系统,称为IIP(智能网络数字图像信息检索平台),能够支持智能图像检索利用动态XML文档。我们利用商业数据库系统存储系统使我们的系统稳定和成本效益。系统体系结构如图2。

数据提取器进行预处理图像提取网络数字图像特征(全球特性)和对象特性(当地特性)。对象特性是用来提供基于内容检索的图像中包含的组件对象的观点。图像特征、对象特性的语义元数据,和其他有意义的数字图像元数据存储在数据库中。基于内容的查询提交通过IQI(智能查询接口)和加工特性分析仪中提取查询对象的主要特性。匹配结果XML文档转换成HTML5或根据客户平台。

存储结构设计考虑与XML文档的映射关系。我们的元数据结构包含全球功能,本地功能,语义元数据,和MPEG-7标准的主要元素。图3在e - r图中显示了该元数据模式。在数字图像特征向量对象存储在颜色,形状,质地,和空间表。语义信息和其他意义InformationDS元数据存储在SemanticDS和元数据,分别。可以共享一个或多个图像元数据包含的对象的引用oid(对象id)。

4所示。网络数字图像元数据建模

在本节中,我们提出了多级智能数字图像信息检索的元数据结构。

4.1。多层Web数字图像元数据建模

网络数字图像元数据是图像数据的数据。有两种类型的图像的基本元数据。(我)元数据注册:图像分辨率(宽度、高度)、彩色地图,压缩比等登记的元数据的典型例子。这个元数据需要显示和操作图像。在图像文件中,这些信息通常是隐藏在图像标题。(2)描述元数据:数字图像标题,标题,关键字,自然语言描述,图像文件的名字是描述性元数据的典型例子。这个元数据用于搜索图片,不支持基于内容的检索操作。

元数据注册或描述为基于内容的搜索元数据是不够的。我们可以进一步定义多层元数据结构的原始图像数据。他们是以下。(我)全球特征元数据:平均值或多维向量代表颜色,纹理,形状图像的全局特征元数据的例子。这个元数据是大量使用在当前基于内容的检索系统。(2)当地特色的元数据:平均值或多维向量代表颜色,纹理,形状的对象或区域属于给定图像的局部特性的元数据。(3)语义内容元数据:主观情感和知识的图像,如概念、意义、类别、空间关系、或其他有用的解释,就是语义元数据的例子。

图4解释了从一个网络数字图像处理模型的多层元数据(或E-catalog图像)。底层显示图像中包含的对象的例子。全局元数据层包含全局特性,比如全球平均的颜色,它还代表了语义内容或知识内容的形象。本地元数据层表示特征向量的每个对象属于一个给定的图像。语义内容的元数据层代表每个对象的语义或知识内容。例如,一个网络数字图像通常有多个对象在一个图像。一个特征向量分配给每个对象图像搜索过程中起着重要的作用。此外,它可以用来提高搜索过程的效率。有限制用户的满意度在现有搜索引擎,因为他们主要依靠全球功能。图5显示了一个示例的web目录图像包含多个对象。第一个图的形象5有多个中央对象“椅子”和另一个核心对象”表。“第二个图像中央对象“领带”和“t恤。“第三图像中央对象”的t恤。“但是,这很容易证明,每个人都有不同的颜色。像这种情况下,中央对象可以有不同的特征向量,尽管他们的意思是相同的。亦然,它们可以具有相同的特征向量,而他们的含义是不同的。

4.2。Web数字图像元数据的XML表示

DTD结构代表一个图像如图的元数据6。这个DTD结构集中在对象的观点以及全球形象的观点(43]。在这个设计中,我们也采用MPEG-7标准的主要元素。图7显示了一个示例XML文档来描述一幅图像包含多个对象的元数据。

我们使用- schema为图像元数据定义XML文档的形式(44,45]。我们设计了一个- schema包含多个对象来表示图像元数据。图8显示了一个元数据结构的图像从元素的角度。Object-1指的所有元素,而object 2指的是它的元素的一部分。提出了xml - schema模型允许元素定义的重用。它还允许模式或模型中元素的定义。

图9对- schema图显示一个文档8。通过这种方式,进一步研究多目标图像- schema文档验证XML文档的有效性。

图10显示部分,它定义了web - schema文档中的数字图像元数据信息。这也解释了图像元数据的映射方案- schema文档转换为关系数据库。用户定义类型称为“madeType”作用是为了定义一个孩子- schema文档中的一个元素。定义这样的父元素和子元素映射到关系数据库中的表方案。

5。原型实现

在本节中,我们描述智能网络数字图像检索平台的实现方面提出了。原型系统实现的Windows Server 2012 ms sql Server 2008。Web客户机平台是微软Internet Explorer 10.0和XML编辑器工具。我们使用的语言,如JQuery JavaScript Ajax, DOM(文档对象模型),JAVA和JSP (JAVA服务器页面)基于SAX (XML)的简单API。IIS Web服务器(互联网信息服务)与Tomcat 7虚拟目录服务器所支持的ms sql服务器。

5.1。将XML文档存储在关系数据库系统

XML文档可以用来提供平台透明度隐藏系统之间的区别。该系统提供了这样的透明度。我们保持磁盘数据库中的XML文档。从XML文档数据提取过程在图说明11。

存储数据,XML文档解析和节点映射到XML文档结构树结构OpenXML函数被调用之前。存储过程sp_xml_preparedocument验证XML文档的有效性。树节点处理,验证后,可以从中提取数据属性和元素,是这个存储过程返回的。节点树创建完成后,数据存储在表返回低集数据的XML文档。

过程1解释程序的部分XML文档描述图像元数据存储到数据库表。

5.2。XML文档搜索

XSL样式表应用到XML数据,我们可以以不同形式传输检索数据,如HTML5和CSS3文档、web浏览器客户端,如智能手机使用的应用程序。在web浏览器访问web服务器之前,一个HTTP头,其中包含所需的页面,当前的网络用户,使用的机器类型和各种web浏览器的信息,发送到web服务器。在HTTP请求包还包含HTTP头信息用户的IP,操作系统,浏览器类型,类型的文档,可以处理web浏览器,和饼干使用的登录信息。我们可以提交到智能设备的检索结果后,通过使用XSLT转换它们。在这个过程中,HTTP头信息是用来确定连接机器的类型。GetHeader请求对象的方法用于搜索的标题信息和“接受”属性是用来识别连接机器的类型。确定连接浏览器。”用户代理使用"属性。图12显示了如何使用XSLT转换图像搜索过程。

6。结论

XML相关技术发展迅速在互联网环境。许多应用程序系统,利用XML技术的优点是最近发展起来的。然而,有小努力采用XML技术实现信息检索和高效的多媒体数据的交换。

在本文中,我们提出了网络数字图像元数据检索技术,采用XML技术。产品目录上支持基于对象的内容检索图像包含多个对象,我们描述了多级的元数据结构,代表当地特色,全球特性,和语义的图像数据。启用基于语义和基于内容的检索等图像数据,我们提出的设计了一个- schema元数据和显示如何使用XML文档表示这样的元数据。我们还描述了如何自动检索结果转换成形式适用于各种用户环境,如web浏览器和智能设备,使用XSLT。该方案可以很容易地在任何商业平台上支持XML技术实现。

我们正计划开发一个自动转换模块等多媒体数据的图像或视频,根据最终用户的客户机平台。应该有进一步的研究来提高用户的满意度通过开发各种内容转换的XSLT。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

引用

1. 郑胜耀垫片,v . s . Pendyala, m .他和j·z高,“b2b电子商务框架,”电脑,33卷,不。10日,40-47,2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
2. m .乃缦”社会多媒体:强调机会搜索和挖掘多媒体数据在社交媒体应用程序中,“多媒体工具和应用程序卷,56号1,9-34,2012页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
3. n天和j·m·马丁内斯”MPEG-7概论(v . 3.0),”移动的图片和音频编码ISO / IEC JTC1 / SC29 WG11 N4032,国际标准化组织,2001年,http://www.w3.org/2001/05/mpeg7/w4032.doc。视图:谷歌学术搜索
4. d . y . Liu, g . Lu, W.-Y。马”,基于内容的图像检索的调查与高层语义,“模式识别,40卷,不。1,第282 - 262页,2007。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索|Zentralblatt数学
5. y鲁伊·t·s .黄,S.-F。常,“图像检索:当前的技术,有前途的方向,和开放的问题,“杂志的视觉传达和图像表示,10卷,不。1,页39 - 62,1999。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
6. r·达塔·d·乔希,j·李和j . z王”图像检索:思想、影响和趋势的新时代,”ACM计算调查,40卷,不。2,第五条,2008年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
7. h . v . Jagadish”,检索技术类似的形状,“ACM SIGMOD记录,20卷,不。2、208 - 217年,1991页。视图:谷歌学术搜索
8. d . Androutsos k . n . Plataniotis, a . n . Venetsanopoulos“直方图图像检索使用定向细节,”6日为图片和视频数据库存储和检索卷,3312学报学报,页129 - 137,国际社会对于光学和光子学,圣何塞,加州,美国,1997年12月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
9. m . l . Kherfi d Ziou, a·贝尔纳迪”从万维网:图像检索问题,技术,和系统,“ACM计算调查,36卷,不。1、35 - 67年,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
10. s . s . m . Chan)问:李,y, y壮族,“适应混合检索全面视频数据库管理系统”IEEE多媒体,4卷,不。2、146 - 159年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. r . Wetzker w . Umbrath A说,“一个混合方法在大众分类项建议,”诉讼WSDM的09年研讨会上利用信息检索中语义注释(ESAIR ' 09)25 - 29,页,2009年2月。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
12. r . Mehrotra和j·e·加里“形状数据管理、形状类似检索”电脑,28卷,不。9日,57 - 62,1995页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
13. s . Berretti公元女人,p . Pala”形状相似性检索的感知距离和有效的索引,“IEEE多媒体,卷2,不。4、225 - 239年,2000页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
14. j·e·加里和r . Mehrotra”类似的形状检索使用结构特征指数”信息系统,18卷,不。7,525 - 537年,1993页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
15. p·w·黄和s . k .戴“图像检索纹理相似,”模式识别,36卷,不。3、665 - 679年,2003页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
16. 诉Mezaris、i Kompatsiaris和m . g . Strintzis“本体基于对象的图像检索方法,”《图像处理国际会议(ICIP ' 03),2卷,第514 - 511页,2003年9月。视图:谷歌学术搜索
17. e . Chang k吴作栋、g . Sychay和g .吴”CBSA:基于内容的多通道图像检索的软注释使用贝叶斯机器,”IEEE电路和系统视频技术,13卷,不。1,26-38,2003页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
18. a·w·m·Smeulders m .不用Santini, a·古普塔和r . Jain,“基于内容的图像检索的早期,“IEEE模式分析与机器智能,22卷,不。12日,第1380 - 1349页,2000年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
19. h·穆勒,n . Michoux d班登,A . Geissbuhler”的基于内容的图像检索系统在医学applications-clinical效益和未来的发展方向,”国际医学信息学杂志》上,卷73,不。1,1,2004页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
20. m . Flickner h . Sawhney w . Niblack et al .,“查询图像和视频内容:QBIC系统”电脑,28卷,不。9日,23-32,1995页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
21. j . r .史密斯和S.-F。常,“VisualSEEk:一个完全自动化的基于内容的图像查询系统,”第四届ACM国际会议多媒体学报》上1996年11月,页87 - 98。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
22. a . p . Pentland r·w·皮卡德和s . Scarloff”相册:基于内容的图像数据库的操纵的工具,”《IS&T, /有电子成像技术国际研讨会:科学和技术页34-47,国际社会对于光学和光子学,1994。视图:谷歌学术搜索
23. 诉大肠媚眼和m . Stonebraker“证据:从关系数据库的图像检索,“电脑,28卷,不。9日,40-48,1995页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
24. w·w·楚、i t梁和r·k·Taira”语义建模方法对图像检索的内容,“VLDB日报,3卷,不。4、445 - 477年,1994页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
25. 李j . j . z . Wang, g .互联网“简单性:semantics-sensitive综合匹配照片库,”IEEE模式分析与机器智能,23卷,不。9日,第963 - 947页,2001年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
26. j . j . Li z王,g .互联网“IRM:集成区域图像检索匹配,”学报》第八届ACM国际会议多媒体(ACM ' 00)2000年11月,页147 - 156。视图:谷歌学术搜索
27. j . j . Li z王,g .互联网“纹理的分类以及non-textured图像,采用区域分割”《图像处理国际会议,3卷,第757 - 754页,温哥华,加拿大,2000。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
28. h·d·Tagare c . c . Jaffe和j·邓肯,”医学图像数据库:一个基于内容的检索方法,”美国医学协会杂志》上,4卷,不。3、184 - 198年,1997页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
29. e . g . m . Petrakis和c·凯利斯”在医学图像数据库相似性搜索,”IEEE工程知识和数据,9卷,不。3、435 - 447年,1997页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
30. a·多伊奇m·费尔南德斯d . Florescu a . Levy和d Suciu”XML查询语言,”计算机网络没有,卷。31日。11日,第1169 - 1155页,1999年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
31. d . c .日圆,S.-M。黄,彭译葶。谷”,XML的影响和实现b2b商务”计算机标准和接口,24卷,不。4、347 - 362年,2002页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
32. t . Schwentick“自动机为xml调查”,计算机与系统科学杂志》上,卷73,不。3、289 - 315年,2007页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索|MathSciNet
33. a·多伊奇m·费尔南德斯,d . Suciu“存储一种数据存储,”ACM SIGMOD记录,28卷,不。2、431 - 442年,1999页。视图:谷歌学术搜索
34. d . Florescu和d . Kossmann存储和查询XML数据使用RDBMS,”IEEE数据工程公告,22卷,不。3,1999。视图:谷歌学术搜索
35. j·s·k·t·g .他和c . z d·d·j·诺顿“关系数据库查询XML文档:限制和机会,”2008年。视图:谷歌学术搜索
36. t .志、m . Yoshikawa和s Uemura”XML文档使用对象关系数据库的存储和检索,”数据库和专家系统的应用程序施普林格,页206 - 217年,柏林,德国,1999年。视图:谷歌学术搜索
37. Tatarinov, s·d·Viglas k·拜尔,j . Shanmugasundaram e . Shekita和c,“存储和使用关系数据库系统中,查询命令XML”诉讼的ACM SIGMOD国际会议管理的数据ACM,页204 - 215年,2002年6月。视图:谷歌学术搜索
38. m . Yoshikawa t Amagasa、t .志和s . Uemura”XRel:基于路径的方法来存储和检索XML文档的使用关系数据库,”ACM网上交易技术,1卷,不。1,第141 - 110页,2001。视图:谷歌学术搜索
39. 即Varlamis和m . Vazirgiannis桥接- schema和关系数据库:一个系统使用有效的XML文档,生成和处理关系数据库”ACM研讨会上文档工程学报》上ACM,页105 - 114年,2001年11月。视图:谷歌学术搜索
40. f·杜、美国Amer-Yahia和j . Freire”ShreX:管理XML文档在关系数据库中,”30学报》国际会议上非常大的数据基础,30卷,第1300 - 1297页,VLDB养老,2004年8月。视图:谷歌学术搜索
41. j . Bezivin g .欺骗f . Jouault g . Pitette和j·e . Rougui”第一次实验的ATL模型转换语言:将XSLT转换为XQuery,”第二届OOPSLA研讨会在模型驱动架构的背景下生成技术2003年10月,50页。视图:谷歌学术搜索
42. m·珀尔帖j . Bezivin g·盖伊表示,“MTRANS:一个通用框架,基于XSLT,模型转换,”车间在UML转换程序(WTUML 01)2001年4月,意大利热那亚。视图:谷歌学术搜索
43. w . c .事实,“产品数据标记语言:产品数据交换和集成的新范式,“计算机辅助设计,33卷,不。7,489 - 500年,2001页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
44. p·拜伦,a Malhotra World Wide Web Consortium, XML schema第2部分:数据类型,“万维网联盟推荐rec - xmlschema 2 - 20041028, 2008。视图:谷歌学术搜索
45. m .日本村田公司d . Lee m .摩尼,k .川口”分类的XML模式语言使用形式语言理论,“ACM网上交易技术,5卷,不。4、660 - 674年,2005页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

版权

版权©2015 Seong-Yong香港和Sung-Joon李。这是一个开放的分布式下文章知识共享归属许可,它允许无限制的使用、分配和复制在任何媒介,提供最初的工作是正确引用。