[发明专利]一种基于内容和反馈的图像检索方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于内容和反馈的图像检索方法，属于云计算信息技术领域，特别是属于基于结构化P2P-Chord环网络的图像检索技术领域。

背景技术

云计算无需用户管理和维护资源，提供了可靠的、无限量的存储空间，允许随时随地访问数据，以及支持多个用户的动态分配资源。数据中心是云计算的关键技术之一，目前数据中心主要有两种拓扑结构：中心化结构和非中心化结构。在中心化结构中，中心结点负责处理数据中心的所有数据，所以该结构容易遭受单点故障。于是，人们提出了以peer-to-peer(P2P)网络为代表的非中心化结构的数据中心，在该非中心化结构中，所有网络服务器作为网络结点按照规则连接，不设立中心结点，每个结点只负责一部分数据，从而提高了数据中心的可靠性。

在以P2P网络为基础的非中心化结构的数据中心中，多媒体检索尤其是图像检索一直是个尚未解决的技术难题。目前在P2P网络中，图像的检索主要以图像名字和关键词匹配为基础，但是该方法受限于关键字的准确性，而且当用户需要找出与实例图片相近的图片时，基于关键字的检索无法满足其需求。基于内容的图像检索技术是解决这一问题的发展方向，但是现有的解决方法要依赖全局信息，而以P2P网络为基础的非中心化结构的数据中心所构成的分布式环境中，很难收集全局信息。另外目前基于内容的图像检索技术往往会检索出一些非相关的图像来，即检索准确性难以保证。因此如何在P2P网络中，实现基于内容的图像精确检索是当前云计算技术领域中一个急需要解决的技术难题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是发明一种方法，实现云计算中基于内容的图像精确检索技术。

为了达到上述目的，本发明提出了一种基于内容和反馈的图像检索方法，所述方法包括下列操作步骤：

（1）图像索引库的建立过程：对于每幅建库图像，结构化P2P-Chord环网络上的资源节点计算该建库图像的特征向量，并根据该特征向量计算该建库图像的多个资源ID；然后对于该建库图像的每一个资源ID，构造相应的索引消息，并把该索引消息按照Chord协议发布到所述的结构化P2P-Chord环网络上，结构化P2P-Chord环网络上的索引节点按照Chord协议处理和保存所收到的该建库图像的索引消息，从而基于所述的结构化P2P-Chord环网络建立起图像索引库；所述的结构化P2P-Chord环网络上的资源节点是指存储建库图像的节点，所述的索引节点是指存储建库图像的索引消息的节点；

（2）图像查询过程：对于每幅查询图像，采用步骤（1）中同样的方法，计算该查询图像的特征向量；采用步骤（1）中同样的方法，计算该查询图像同样数目的资源ID；对于该查询图像的每一个资源ID，构造相应的图像查询消息，并把该图像查询消息按照Chord协议发布到步骤（1）所述的结构化P2P-Chord环网络上；所述的结构化P2P-Chord环网络上的索引节点按照Chord协议收到该图像查询消息后，把查询结果反馈给查询用户；查询用户根据反馈结果更新该查询图像的特征向量，并采用步骤（1）中同样的方法，重新计算该查询图像同样数目的资源ID，并重复进行上述操作，直到得到满意的查询结果或者重复操作次数超过设定的阈值；

（3）图像索引库的更新过程：按照设定的周期，所述的结构化P2P-Chord环网络上的资源节点对已建库的图像定时重新发布建库图像的索引消息；同时所述的结构化P2P-Chord环网络上的索引节点定时检查所保存的建库图像的索引消息，若索引消息超期未更新，则把该条索引消息删除。

所述步骤（1）的内容具体包括如下操作步骤：

（11）构造哈希函数族G={g₁(v),g₂(v),g₃(v),...,g_m(v)}，其中v是函数的变量，是一个d维的向量，是按照设定的方法从建库图像计算得到的特征向量；d是一个大于1的自然数，m是一个大于1的自然数；所述的哈希函数族G中的g_i(v)=[h_i1(v),h_i2(v),h_i3(v),...,h_ik(v)]^T是一个k维的整数向量，其中k是一个大于1的自然数，i是大于等于1小于等于m的自然数，运算符[]^T表示转置运算；g_i(v)中的哈希函数h_ij(v)定义如下式：