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基于移动视觉搜索技术的智慧公共文化服务模型*

董 晶 吴 丹

(1.武汉大学信息管理学院 湖北武汉 430072)

摘 要:移动视觉搜索应用于公共文化服务符合国家 “互联网+”的发展战略.通过对移动视觉搜索应用于智慧公共文化服务的需求动机可以发现:公共文化服务领域已有丰富的视觉资源;不同机构视觉资源急需互联;大数据环境激发高层语义表达需求;移动互联网改变人们搜索习惯.随后从视觉资源获取方式、视觉资源组织方式、移动视觉搜索实现方式和应用与服务方式四个方面进行案例分析,构建了一个基于移动视觉搜索技术的智慧公共文化服务模型.文章最后从视觉资源获取、视觉资源组织、移动视觉搜索和应用服务四个层面探讨移动视觉搜索如何应用于公共文化服务.

关键词:移动视觉搜素;智慧公共文化服务;公共文化服务模型;关联数据;情境感知

中图分类号:G252;TP18 文献标识码:A DOI:10.11968/tsyqb.1003-6938.2018021

Smart Cultural Service Model Based on Mobile Visual Search

Abstract Under the mobile Internet environment, the application of mobile visual search technology in the field of public cultural services responses to the national strategy of cultural "Internet +", bringing the opportunity of developing art public cultural services. This paper analyzes the motivation of applying mobile visual search in art public cultural services. It is concluded that public cultural service fields possess massive visual resources and they urgently need to be linked. Moreover, the demand for high-level semantic of visual resources is generated and people prefer mobile search nowadays. Therefore, this paper proposes a art public cultural service model based on mobile visual search technology, by analyzing empirical cases. It discusses the important modules from four levels of visual resource acquisition, visual resource organization, mobile visual search and service application.

Key words mobile visual search; art public cultural services; public cultural service model; linked data; context awareness

1 引言

随着智能手机的普及和移动互联网技术的发展,当今世界已步入移动互联网时代,全球移动互联网用户规模不断扩大,移动互联网使用率已超过固定宽带使用率[1].为满足用户的移动搜索需求,适应日益成熟的移动互联网环境,传统的图像搜索技术逐渐向移动视觉搜索技术靠拢.移动视觉搜索是指利用移动智能终端上的摄像头捕捉现实场景中的图像,并将其作为查询式搜索与之相关联的文本、图像、视频等信息资源的一种交互式检索方式[2].如谷歌眼镜使用内置摄像头拍摄图像后,可通过谷歌开发的移动视觉搜索应用Google Goggles搜索与该图像视觉对象有关的多媒体信息.这种“以图搜图”的方式是移动视觉搜索与传统检索方式最大的不同之处,也是其优势所在.视觉资源具有结构复杂、类型多元、多维尺度关联和纵深维度高等特性[3].视觉资源中蕴含的语义信息包括视觉对象、事物内容、事件的时序或时空关联关系等.举例来说,一张建筑照片所包含的语义信息不仅是建筑物本身的外观(视觉对象),还有建筑物的名称(事物内容),以及拍摄照片时建筑物所处的时代和周边地理环境(事件的时序或时空).移动视觉搜索通过摄像头捕捉的图像进行搜索,查询中可供利用的语义信息更丰富,检索线索更充足、检索交互性更高,从而提升检索结果的相关性.同时,“以图搜图”也有效地避免了用户通过文本描述将视觉资源的语义信息降维,在减少查询语义鸿沟的同时提升了用户体验.

《中华人民共和国公共文化服务保障法》将公共文化服务定义为:“由政府主导、社会力量参与,以满足公民基本文化需求为主要目的而提供的公共文化设施、文化产品、文化活动以及其他相关服务.”在我国公共文化服务体系中,图书馆、博物馆等文化事业单位是主要的参与力量.2018年3月5日,李克强总理在《政府工作报告》中提出对2018年政府工作的建议:“……加强新一代人工智能研发应用,在医疗、养老、教育、文化、体育等多领域推进‘互联网+’.”[4]移动视觉搜索技术与公共文化服务的结合正是响应了在文化领域推进“互联网+”的国家发展战略,使得公共文化服务更加适应移动互联网环境.2015年1月,《关于加快构建现代公共文化服务体系的意见》要求“结合‘宽带中国’‘智慧城市’等国家重大信息工程建设,加快推进公共文化机构数字化建设”.智慧城市建设向智慧公共文化服务建设提出了发展要求,因为公共文化服务的智慧化水平是衡量智慧城市建设水平的重要标准之一.移动视觉搜索作为新一代信息技术的产物,在公共文化服务智慧化发展进程中必不可少.

图书馆、博物馆等公共文化服务机构中蕴含着大量文本、图片、视频等视觉资源,为发展移动视觉搜索提供了肥沃的土壤.与此同时,用户对智能化搜索和视觉资源高层语义表达的需求越来越强烈.传统的通过文字描述表达视觉资源需求的方式难以准确传达用户的搜索意图,用户不仅需要表达视觉资源的基础语义特征(视觉对象是什么,颜色、形状等),还需要进一步表达视觉对象的高层语义特征(视觉对象蕴含的人文感知、主观感受、情感认知等).将移动视觉搜索技术应用到公共文化服务,能够解决视觉资源需求表达上的语义鸿沟问题,推动公共文化服务向智慧、智能方向发展.因此,本文在广泛调查移动视觉搜索在公共文化服务领域应用案例的基础上,分析移动视觉搜索技术的实践应用模式,并由此提出基于移动视觉搜索技术的智慧公共文化服务模型.

2 移动视觉搜索与应用研究概况

移动视觉搜索相关的研究主要集中在三个方面:(1)探讨实现移动视觉搜索各环节的技术方案;(2)移动视觉搜索的机制和理论研究;(3)移动视觉搜索的应用实践.

视觉搜索的实现首先需要建立特征索引库,随后将查询对象的视觉特征与索引库进行比对,按相关性排列搜索结果并反馈给用户[5].因此,移动视觉搜索过程中的主要环节有:视觉对象特征描述、特征匹配、相关性排序、结果反馈.在特征描述环节,由于移动网络环境带宽有限和不稳定问题,因而在描述视觉对象特征时需要针对视觉查询进行紧凑表示,提取局部特征的紧凑视觉描述子,再通过聚合局部特征描述子得到视觉对象的全局描述子[6].在关于紧凑视觉描述子的研究中,尺度不变描述子(scale invariant feature tranorm,SIFT)被认为是较为有效的一种[7].为了获得高质量的紧凑视觉描述子,移动设备对视觉对象的高识别率是重要基础.在现实场景中,透视变化、手抖等均会影响识别精度,对此,Liu等[8]利用基于深度学习的哈希方法实现移动视觉搜索,比传统方法的识别率提高了70%;Gao等[9]结合鲁棒本地补丁挖掘和几何参数编码,提出了一种离线查询扩展方法.在特征匹配环节,通常通过几何一致性校验来完成,包含局部描述子匹配和全局描述子匹配两个阶段.在相关性排序环节,引入情境感知和用户交互信息是提高检索结果相关性行之有效的方法,如Kuo等[10]利用情景信息重构BoW模型获得了更准确的检索结果.在结果反馈环节,移动视觉搜索的“以图搜图”并不意味着只反馈图像信息,而是与查询图像有关的文本、图像、视频等各种信息,关联数据的应用恰好能够实现这一点[11].

移动视觉搜索的理论研究多从数字图书馆的角度讨论移动视觉搜索机制和框架[12-14].关联数据是数据组织和共享的一种框架结构,也是图书情报领域经典的研究内容.关联数据利用资源描述框架(RDF)描述数据,又通过统一资源标识符(URI)进行数据标识,从而有效地关联数据并提供计算机可理解的语义信息.对于语义信息复杂多样的视觉资源而言,关联数据能实现视觉资源之间的有效互联,因此,关联数据与移动视觉搜索的结合受到广泛关注[11-12,15].此外,情境感知理论也被应用于移动视觉搜索模型的构建中.如韩玺等[16]提出的基于情景感知的图书馆移动视觉搜索服务模型,将用户需求偏好、时空信息视觉载体等作为检索线索,构建具体用户情境,从而揭示用户潜在的移动信息需求.在面向科研用户的移动视觉搜索模型中,情境资料库为融合情境的知识展示提供依据[17].

  移动视觉搜索的应用实践大致被分为两类:一是在移动端设备实现移动视觉搜索的应用软件,如移动APP、移动Web搜索引擎等;二是支持移动视觉搜索功能的可穿戴设备,如智能眼镜、智能头盔等[18].由于智能眼镜、智能头盔等可穿戴设备高、使用不普及,APP类的移动视觉搜索产品处于主流地位.大多数得到广泛推广使用的移动视觉搜索产品集中在商业领域,如Google Goggles、拍立淘等.公共文化服务领域的应用案例主要用于学术研究,如SCARLET项目、LibrARi、ShelvAR等,后文将进行详细分析.

总体而言,技术层面的研究,由于有视觉搜索技术的研究基础,现有研究重点思考如何适应移动网络环境的特点;理论层面的研究则集中在图书馆背景下,缺少在公共文化服务大背景下的研究;尽管应用研究略有探索,但集中在商业领域的应用产品[18-19],缺少公共文化服务领域案例的深入分析.

3 基于移动视觉搜索技术的智慧公共文化服务模型的构建动机

3.1

公共文化服务领域蕴含丰富视觉资源

21世纪初,我国响应国际上兴起的公共文化资源数字化运动,启动了一系列公共数字文化工程,2015年,国务院更是提出了“加快推进公共文化服务数字化建设”的要求.图书馆、博物馆、美术馆等不同类型的公共文化服务机构纷纷响应,开展馆藏数字化工作.依托这些公共数字文化资源,各省市陆续上线了一批公共数字文化服务平台,如上海“文化云”“文化嘉定云”“浙江文化通”“文化宁波公共服务平台”等.然而,此类公共数字文化服务平台所提供的传统的文本检索难以对非文本资源实现充分揭示.公共文化服务机构提供的大量文本、图像、视频等数字化馆藏已经形成了一座公共文化视觉资源宝矿,为公共文化服务利用移动视觉搜索奠定了坚实的资源基础,而移动视觉搜索也给公共文化视觉资源的利用带来新的思路.

3.2

不同公共文化服务机构的视觉资源急需融合

现有的公共文化视觉资源存在于不同的公共文化服务机构中,尽管不同来源、语种、类型的视觉资源之间存在着复杂的语义关联,但这种语义关联尚未得到有效揭示,导致不同公共文化服务机构的视觉资源相对独立、割裂分散、总体利用率低下.调查显示,我国用户在使用公共数字文化资源时,往往需要连续访问多个不同文化机构的资源平台才能满足自身信息需求[20].移动视觉搜索在反馈搜索结果时往往是与查询视觉对象有关的多种视觉资源的综合展示,这种多角度揭示视觉资源复杂关联的方式恰好有助于解决公共文化视觉资源的割裂分散问题.正如欧洲数字图书馆项目“Europeana”集合了图书馆、博物馆、档案馆等多源文化资源,移动视觉搜索与公共文化服务的结合能够促进不同公共文化服务机构视觉资源加速融合,形成一张完整的公共文化视觉资源关联网络.

3.3

大数据环境激发用户高层语义表达需求

大数据环境下,视觉资源数据量大、形式多样,图像、视频等视觉资源蕴含着更复杂的信息内容,用户对信息资源语义内容的需求也逐渐向深层次发展.图像、视频等视觉资源比文本信息的语义维度更高,是线条、色彩、声音、动作等客观呈现的浅层语义与其中所蕴含的人文内涵的集成.在被视觉资源包围的大数据环境下,通过表达浅层语义实施的文本搜索难以充分描述用户的搜索意图,而包含主观情感、人文内涵的高层语义表达方式更贴近用户的搜索需求.移动视觉搜索不仅能够反映“视觉对象是什么”这种浅层语义,还能表达视觉对象给用户带来的人文感受,如戈壁的“荒凉”、高山的“伟岸”,有效地避免了文本检索中高层语义流失的问题.用户搜索的高层语义表达需求意味着公共文化服务引入移动视觉搜索技术势在必行.

3.4

移动互联网环境改变用户搜索习惯

我国网络用户的搜索设备使用率显示,手机搜索用户占比稳定提升,而使用电脑搜索信息的用户占比显著下降[21],在移动互联网环境中,人们的搜索习惯向移动化、智能化发展,用户更加倾向于自由灵活、方便快捷的检索入口和检索方式,从当今社会中随处可见的扫码搜索现象便可见一斑.单纯的公共文化资源数字化只能实现用户足不出户使用公共文化服务,而移动互联网环境下,用户更希望随时随地获取公共文化服务.移动视觉搜索应用到公共文化服务中,意味着公共文化服务能够广泛嵌入到用户的生活中,突破时空限制,为用户带来更加高效便利、灵活自由、交互性强的服务体验.此外,传统桌面搜索用户接收信息来源于网页,视觉搜索需求比较小众,而场景不断变化的移动环境中,用户接触新信息的来源更丰富,更能激发用户的移动视觉搜索意愿.

4 移动视觉搜索在公共文化服务中的应用案例分析

尽管大部分移动视觉搜索产品属于商业领域,仍有部分产品为公共文化服务而生,且主要集中在图书馆和博物馆(包括美术馆)两类公共文化服务机构.本文通过调查论文和网络,对图书馆和博物馆中移动视觉搜索的应用案例进行了集中梳理和深入分析(见表1).

4.1

视觉资源获取方式

通过分析案例发现,移动视觉搜索的视觉资源主要来源于图书馆、博物馆等公共文化机构提供的馆藏数据,此外,也广泛利用互联网中的信息.(1)在图书馆中,移动视觉搜索常利用的资源有书籍封面照片、馆藏书目信息、数字化书籍全文等.LibrARi和ShelvAR均需要识别书籍照片来确定具体馆藏,随后将书号、馆藏位置等书目信息反馈给用户;SCARLET项目中开发的移动视觉搜索应用则可以向用户展示古籍特藏资源的图片以及数字化全文;(2)在博物馆中,移动视觉搜索的资源则常来源于藏品照片、藏品简介文本、解说音视频等.PhoneGuide使用的藏品照片来源于德国森肯贝格自然博物馆,且每个藏品具有三个不同角度的照片;基于SIFT的移动视觉搜索导览系统可以提供画作的文字简介、画作创作者简介以及画作的音视频解说.公共文化机构提供的馆藏数据仍有局限,互联网中开放获取的信息能够进行有效补充.Libagent通过书籍照片识别图书后可以反馈该图书在亚马逊上的售卖;钟志鹏等[27]开发的博物馆导览系统支持搜索展品相关的网页信息.对于公共文化机构提供的数据,读者可直接通过图书馆、博物馆的数字化馆藏数据库获得;对于互联网信息,则可以通过网站提供的API接口,采用网络爬虫方法爬取数据.

4.2

视觉资源组织方式

就现有应用案例而言,视觉资源的组织方式上尚未实行任何新颖的信息资源描述方法,均是直接借用已有的馆藏描述数据.如Libagent的视觉资源来源于詹姆士库克大学图书馆馆藏,该移动视觉搜索系统直接调用詹姆士库克大学图书馆管理系统Tropicat中存有的书目信息,没有对视觉资源重新描述.本文认为,视觉资源蕴含的高层语义内容是发挥移动视觉搜索优势的重要条件,因此描述和组织视觉资源时应挖掘和揭示其中的人文内涵.同时,移动视觉搜索理论研究中提出将关联数据引入视觉资源组织的观点对本文构建模型的视觉资源组织层也有所启示.

4.3

移动视觉搜索实现方式

本文案例中有两种视觉搜索入口,一种是扫描二维码图片,另一种是直接拍摄搜索对象.二维码图片是一种机器可读的编码图片,扫描二维码的视觉搜索方式实际上是通过解码二维码中的文本数字等信息进行搜索,是一种较为初级的视觉搜索方式.SCARLET项目中,每本古籍特藏都有对应的二维码图片,用户通过扫描二维码获得古籍的数字化全文.直接拍摄搜索对象的方式更符合用户对视觉搜索的想象,也更能体现视觉搜索的智能化,除SCARLET项目以外的案例均使用此方式.在公共文化服务领域的案例中,直接拍摄的搜索方式往往与增强现实技术结合使用.LibrARi、ShelvAR、Libagent、mobile AR等在通过摄像头捕捉书籍图像后,将搜索到的书号、馆藏位置等虚拟文本直接显示在捕捉到的真实书籍图像旁边.直接拍摄的搜索方式涉及到的一个关键问题是搜索对象的识别,因而需要描述图像的语义特征.PhoneGuide即是从颜色强度和几何结构方面描述图像中的展品特征,进而确定具体展品.

4.4

应用与服务方式

根据本文案例,移动视觉搜索提供公共文化服务的方式主要体现在馆藏管理和展品导览两方面,馆藏管理服务一般应用在图书馆.LibrARi、ShelvAR和Libagent等的主要功能是通过移动视觉搜索发现乱架书籍,从而为图书馆员的排架工作提供帮助.LibrARi 通过拍摄散落图书的封面搜索该书在书架上的正确位置,帮助图书馆员重新上架;ShelvAR发现乱架书籍后会计算出最高效的重排方式,并用虚拟的问号图形标注乱架书籍;Libagent和ShelvAR一样,通过虚拟符号标记乱架书籍.博物馆中的应用案例通常利用移动视觉搜索进行展品导览.传统的展品导览是通过人工讲解、讲解机或简介卡片提供服务,而移动视觉搜索提供的导览服务能同时提供文本、音视频等多媒体信息,参观者获取信息更加主动、互动性更强.PhoneGuide以及钟志鹏、Gongwen Xu开发的博物馆导览系统都是通过拍摄展品提供该展品的文本、音频、视频等多媒体解说.

5 基于移动视觉搜索技术的智慧公共文化服务模型的体系结构

综合移动视觉搜索在公共文化服务领域的应用案例分析,以及移动视觉搜索相关研究中提出结合关联数据和情境感知理论的观点,本文构建了基于移动视觉搜索技术的智慧公共文化服务模型(见图1),引入关联数据、情境感知、增强现实技术等,将移动视觉搜索应用到公共文化服务中,实现智慧公共文化服务.模型分为四层架构,包括视觉资源获取层、视觉资源组织层、移动视觉搜索层和应用服务层.

5.1

视觉资源获取层

现有的公共数字文化资源为公共文化服务提供了丰富的视觉资源.图书馆、博物馆等公共文化服务机构建立的馆藏资源数据库中包含了大量经过组织加工的结构化数据,这为视觉大数据模块采集视觉资源提供了便利.同时,通过集合图书馆、博物馆、美术馆等不同公共文化服务机构的视觉资源,视觉大数据模块也为融合多源机构的视觉资源创造了条件.此外,视觉大数据模块通过网站提供的API接口爬取数据,获取广泛的网络开放存取资源,对公共文化视觉资源进行有效补充.情境信息的采集是移动视觉搜索与情境感知理论结合的要求,是促进公共文化服务智慧化的手段.情境感知模块用于采集用户情境信息,主要来源于用户数据库和移动终端的传感装置.用户数据库可以是图书馆、博物馆等提供的用户数据,也可以在用户注册环节进行收集后建库;智能手机、平板电脑中的GPS可以采集用户所处自然环境的情境信息,以及用户与界面交互时的触控操作等数据.

5.2 视觉资源组织层

视觉资源组织层的目的是利用关联数据实现多源机构视觉资源的融合互联,同时实现视觉资源的高层语义揭示,最终形成视觉资源知识库.视觉资源融合模块是视觉资源知识库的核心.首先要揭示视觉资源的语义内容,可以采用机器识别与人工标注相结合的方法.利用支持向量机(SVM)、神经网络等机器学习算法自动识别颜色、几何结构等客观的视觉特征,同时采用众包的方法,发动用户人工标注视觉资源的高层语义,从人文感受的角度揭示视觉资源特征;其次,应用关联数据实现不同来源的视觉资源之间的有机互联.关联数据使用资源描述框架(RDF),以三元组作为视觉资源语义描述的基本结构,并使用统一资源定位符(URI)作为资源的唯一标识将不同公共文化机构的数字化馆藏资源关联在一起;此外,还可以与网络上大量的开放关联数据集(Linked Open Data,LOD)如GeoNames、FOAF、DBpedia等互联,形成一张强大的知识网络.情境建模模块是针对情境感知模块收集的个人情境(如人口统计特征、兴趣偏好、交互行为等)、社会情境(如教育背景、社交情况等)、自然情境(如地理位置、气候天气等)、设备情境(如设备类型、网络情况等),通过社会网络分析、聚类分析、情境计算等手段建立情景模型,形成情境信息知识库,为后续移动视觉搜索的个性化推荐做支持.

5.3

移动视觉搜索层

移动视觉搜索相关技术研究显示完整的视觉搜索过程由特征索引、特征匹配、搜索结果排序和搜索结果反馈四个部分组成,由此提出移动视觉搜索层的四个模块.经过视觉资源融合模块对视觉资源进行语义描述和语义关联后,特征索引模块基于视觉资源知识库对视觉资源建立特征索引.当用户发起一次查询时,将视觉对象的特征与索引库特征进行相似性计算,完成特征匹配.综合匹配效果以及用户情境信息对搜索结果进行相关性排序,并反馈结果列表.搜索结果反馈模块不仅包括匹配后的视觉对象,还结合视觉资源知识库中的关联网络和用户具体情境模型,个性化推荐与匹配对象关联的文本、图像、音视频等多媒体信息.移动视觉搜索层的最终结果将提交至应用服务层,作为不同服务模块的基础.

5.4

应用服务层

应用服务层是基于移动视觉搜索层的结果,结合其他新兴技术手段,进一步提供的具体服务功能.随着科技进步发展,新技术和设备的诞生将催生更多服务模块,因此应用服务层是一个不断生长的有机体.根据已有研究和案例,本文模型仅列出三个服务模块以示说明:移动导览模块、馆藏管理模块和虚拟体验模块.此三类服务模块均可引入增强现实技术,在真实图像中叠加虚拟信息,从而提供沉浸式的体验感.如在移动导览时,用户使用移动设备拍摄周边街景后,设备自动播放历史建筑、古迹遗址等人文景观的语音介绍,并在拍摄画面中显示文字标注等;在馆藏管理时,利用移动视觉搜索对乱架馆藏和不在架馆藏进行精准定位,用虚拟标记显示馆藏的正确位置.虚拟体验模块还可与可穿戴设备结合,如用户通过VR眼镜观看某件文物展品的修复过程,通过智能手套体验亲手翻阅古籍.

7 结语

国家“互联网+”和“智慧城市”的发展战略对公共文化服务的智慧化发展提出了要求.公共文化服务领域现有的大量视觉资源为移动视觉搜索应用于智慧公共文化服务提供了丰富的资源支持,同时,也为不同公共文化服务机构的视觉资源继续融合互联提供了机遇.用户对信息资源高层语义表达的需求以及移动搜索习惯日益深入人心均推动了移动视觉搜索技术应用到公共文化服务领域的进程.本文在深入分析公共文化服务领域的移动视觉搜索应用案例的基础上,结合关联数据、情境感知理论提出基于移动视觉搜索技术的智慧公共文化服务模型,通过视觉资源获取层、视觉资源组织层、移动视觉搜索层和应用服务层的四层架构,建立了移动视觉搜索应用于智慧公共文化服务的体系结构.该模型充分发挥移动视觉搜索“以图搜图”的优势,能够发挥视觉资源的独特价值,促使不同公共文化机构视觉资源的融合,实现高层语义信息的表达,并适应人们的移动搜索习惯,其具有广阔的前景价值.

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作者简介:董晶,女,武汉大学信息管理学院硕士研究生,研究方向:信息检索;吴丹,女,武汉大学信息管理学院教授,博士生导师,研究方向:信息检索、人机交互、用户信息行为.

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