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国内主流移动视觉搜索工具的比较研究
2018年07月02日 09:04 来源:《图书馆学研究:理论版》 作者:史昱天 韩玺 等 字号
关键词:移动视觉搜索;MVS;搜索工具;对比研究

内容摘要:近年来移动视觉搜索作为重要的信息获取方式得到快速发展,学术界和产业界都对这一新兴搜索模式给予了极大关注,然而目前缺少对国内移动视觉搜索工具的分析研究。

关键词:移动视觉搜索;MVS;搜索工具;对比研究

作者简介:

  作者简介:史昱天,南京大学信息管理学院硕士研究生;韩玺,南京大学信息管理学院博士研究生;朱庆华,南京大学信息管理学院教授,博士生导师;赵宇翔,南京理工大学经济管理学院教授。

  内容提要:近年来移动视觉搜索作为重要的信息获取方式得到快速发展,学术界和产业界都对这一新兴搜索模式给予了极大关注,然而目前缺少对国内移动视觉搜索工具的分析研究。文章首先对移动视觉搜索这一概念的来源及演化进行简要概述,并列举国内主流的移动视觉搜索工具产品,从功能实现维度划分为三个大类,主要从搜索架构和运营模式两个方面对不同类别工具进行对比分析。通过对比研究获得各类工具之间的共性和差异,并总结移动视觉搜索工具的场景化、移动化、个性化三大特征,以期为移动视觉搜索工具的研发与改进提供新的方向和思路,并为研究者提供参考和帮助。

  关 键 词:移动视觉搜索 MVS 搜索工具 对比研究

  标题注释:本文系国家社会科学基金重大项目“面向大数据的数字图书馆移动视觉搜索机制及应用研究”(项目编号:15ZDB126)的研究成果之一。

  0 引言

  随着移动互联网的快速发展和智能设备的广泛普及,各大搜索引擎公司在完善PC端网页搜索的同时也在积极开发基于移动设备的搜索产品,这种从Web到APP的搜索入口转变也更加符合搜索移动化、即时性的用户需求。根据中国互联网络信息中心发布的第39次《中国互联网络发展状况统计报告》显示,截止到2016年12月,我国手机网民规模达到6.95亿,其中在手机端使用搜索引擎的网民数量为5.75亿,占我国网民总量的82.7%,较2015年增加9727万人,增长率为20.4%,这也在一定程度上也反映了移动端搜索拥有巨大的发展潜力[1]。而与此同时,用户对图像、视频等多媒体视觉资源的需求也在迅速增长,传统的文本搜索方式已经无法满足用户多样化的信息需求,如何在移动端为用户提供快速准确且简洁易用的视觉搜索服务成为学界和业界所共同关注的问题。

  移动视觉搜索(Mobile Visual Search,MVS)作为知识获取、价值挖掘的重要方式,被学术界和工业界所广泛关注,近年来出现了众多提供视觉资源的服务与应用。不同于传统的基于手动文本输入的检索方式,移动视觉搜索强调,以移动智能终端的信息获取设备(以摄像头为主)采集得到的图像、视频作为检索输入,经过预处理和特征提取,将所得内容与后台数据库中海量数据做关联匹配,并按照相似度得分对结果排序,最后以文字、图片、视频等多种表现形式呈现给用户。与传统的搜索方式相比,移动视觉搜索最突出的特征就是用户可以将不易通过文字、语言表述的检索搜索需求,通过上传相应图像或视频的方式展现,依靠搜索引擎后台强大的特征提取、深度学习等前沿技术,为用户快速返回所需要的结果。

  有学者指出,为获得最能够满足用户需求的移动视觉搜索算法、系统和方案,就需要根据MVS的服务需求、业务特征及待搜索对象特征等方面的差异,对交互界面、后台算法等进行多次的修改与比较,因而比较分析法也就成为MVS研究的重要方法[2]。整体而言,当前对MVS产品应用的相关研究数量还较少,已有文献中大多为针对检索模型设计、特征提取算法的完善等后台实现机制方面的研究[3][4][5][6],仅有少数学者列举国外移动视觉搜索工具并进行简单的整理和归纳[7][8],缺少基于产品功能层面对国内移动视觉搜索产品服务的分析探讨。因此,本文首先对移动视觉搜索这一概念的来源及演化进行阐述,简单梳理国内外移动视觉搜索的发展状况,并选取国内较为成熟的移动视觉搜索工具,按照各自功能实现和应用场景的差异划分为移动端图像搜索引擎、任务导向型垂直类搜索应用和内嵌式泛搜索工具三大类,笔者选取其中几种较为典型的移动视觉搜索工具,从实现方式和运营模式两个维度入手,结合具体工具产品进行对比研究,最后总结归纳当前移动视觉搜索工具的主要特征,为我国移动视觉搜索技术与服务的发展创新提供指导和帮助,同时也对未来移动视觉搜索产品的研发与改进提供新的方向和思路。

  1 移动视觉搜索及相关应用领域

  移动视觉搜索这一概念最早来源于2009年12月由斯坦福大学主办的第一届Mobile Visual Search研讨会[9]。自此以来,国内外各领域研究者对移动视觉搜索的理论构建、算法实现及应用产品等方面进行了大量的探索尝试,与此同时,许多学者基于不同角度对移动视觉搜索这一新兴概念赋予了各自的理解,Franchi等认为MVS是“借助移动设备的摄像头拍摄照片,并建立现实实体与数字信息之间联系的一种新兴技术”[10];Tous和Delgado则将MVS描述为“通过移动手持设备上传图片或视频,从而获取视觉或非视觉信息的过程”[11];而国内学者张兴旺和黄晓斌在总结国外MVS研究的基础上,将MVS定义为“通过移动智能终端(如智能手机、平板电脑等)获取现实世界中的图像或视频等视觉资源作为检索对象,借助移动互联网去检索其关联信息的一种信息获取方式”[12]。笔者认为,Franchi等人的定义更加偏向于微观角度,对实现MVS的具体流程进行概括归纳,而从宏观角度来讲,MVS是指利用移动智能终端在互联网环境下的一种视觉资源驱动、搜索任务导向的创新型信息服务模式,强调将视觉资源及其关联数据在移动端呈现给用户。

  随着近年来移动视觉搜索算法逐渐成熟完善,其检索效率与准确度都得到了很大提升,国外许多企业及研究机构为加快从搜索工具到搜索服务平台的转型步伐,推出了一系列移动视觉搜索的创新应用产品,如谷歌公司于2012年4月发布了第一代Google Glass,并于2013年4月向测试者和开发人员正式发售[13];Meta公司设计研发出提供AR功能的“Spaceglasses头戴式设备”[14];斯坦福大学构建了移动视觉搜索的数据集(SMVS Data Set),包含通过相机拍摄的商品、图书、建筑等图像资源,以期推动移动视觉搜索相关研究工作的进一步开展[15];亚马逊旗下的A9.com收购了商品图像搜索应用SnapTell,并希望将SnapTell的技术架构和思路方案应用到亚马逊的产品设计之中[16];南洋理工大学和北京大学共同成立的博云搜索实验室(又名ROSE Lab),旨在构建亚洲最大的结构化图像数据库并开发更为快速有效的图像搜索引擎[17]。相较而言,国内移动视觉搜索技术起步较晚,但随着移动设备步入智能化时代,3G、4G移动通信网络也得到完善和普及,图像采集更为便捷、准确,图像识别技术以及关联数据库建设方面都取得了较大突破,逐渐形成了较为成熟的技术体系和商业模式,如北京理工大学的研发团队开发了为游客提供图像搜索服务的博物馆导览系统,并验证了该系统的实用性和可行性[18];在电子商务领域,2015年阿里巴巴公司在其手机淘宝APP中嵌入“拍立淘”功能,让用户可以实时拍照搜索商品信息[19];在数字图书馆这一特定场景下,有学者对移动视觉搜索机制的内涵、分类与架构设计等进行分析讨论[20],也有学者根据MVC软件开发架构,提出了基于关联数据的移动视觉搜索框架结构,为数字图书馆搜索系统的建设提供新的思路[21]。

  鉴于目前移动视觉搜索应用领域越来越广泛,而当前文献中缺少针对国内移动视觉搜索产品服务的相关研究,本文整理国内移动视觉搜索的应用产品,并对不同类别的产品对比分析,探究其在实现方式、运营模式等方面的共性和差异。

作者简介

姓名:史昱天 韩玺 等 工作单位:

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