基于iOS移動(dòng)商品搜索的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、由于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的快速發(fā)展，越來越多的用戶會(huì)通過移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)來搜索商品信息。面對著圖像數(shù)據(jù)呈幾何級數(shù)的增長，如何讓用戶從海量的圖片里找到自己需要的商品信息是一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的課題。目前商品搜索依然依賴基于文本的搜索方式，對于難以描述款式、形狀的海量圖片數(shù)據(jù)難以得到理想的搜索效果。傳統(tǒng)的文本搜索存在很多缺陷，比如搜索海量圖片數(shù)據(jù)處理時(shí)間長、搜索效果差、用戶體驗(yàn)不好等問題。本文利用基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)，在iOS平臺(tái)實(shí)現(xiàn)商品搜索系統(tǒng)，提取

2、圖像特征并進(jìn)行匹配，旨在提高圖像的搜索準(zhǔn)確度。本文的主要內(nèi)容和貢獻(xiàn)如下:
　　第一，本文在Xcode開發(fā)工具下配置OpnCV環(huán)境，將GrabCut算法移植到手機(jī)端進(jìn)行圖片預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)圖像分割，減少背景噪聲的干擾，為后續(xù)的性能分析對比實(shí)驗(yàn)做準(zhǔn)備。
　　第二，針對原始圖片過大、圖片的網(wǎng)絡(luò)傳輸占用較長時(shí)間，本系統(tǒng)利用手機(jī)的硬件優(yōu)勢，在iOS手機(jī)端提取圖像的特征，發(fā)送到后臺(tái)進(jìn)行特征匹配，減少圖像檢索所消耗的時(shí)間，提高檢索速度。

3、>　　第三，本文在iOS平臺(tái)實(shí)現(xiàn)商品圖像搜索系統(tǒng)。其中的功能包括基于關(guān)鍵字的檢索模塊和圖像檢索模塊等。手機(jī)前端采用GrabCut與用戶交互，提取圖片的顏色和SIFT特征，與后臺(tái)的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行對比，分別使用歐式距離和Bag-of-Words方法匹配顏色特征和SIFT特征，得到搜索結(jié)果，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)的圖像檢索。
　　第四，搜索系統(tǒng)后臺(tái)的開發(fā)工作。其中包括特征提取和特征匹配的檢索功能實(shí)現(xiàn)、離線顏色特征數(shù)據(jù)集的處理和SIFT特征索引文件的生