【導(dǎo)讀】廣東省建設(shè)現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系。技術(shù)創(chuàng)新滾動(dòng)計(jì)劃。申報(bào)時(shí)間：2020年6月

　　

【正文】 則要求開發(fā)者編寫具體的 SQL 語句。 6） OSCache 提供了在現(xiàn)有 JSP 頁面之內(nèi)實(shí)現(xiàn)快速內(nèi)存緩沖的功能。能用于任何 Java 應(yīng)用程序的普通的緩存解決方案。可以緩存任何對(duì)象，可以永久緩存 緩存能隨意的寫入硬盤，支持集群 集群緩存數(shù)據(jù)能被單個(gè)的進(jìn)行參數(shù)配置，不需要修改代碼。 7） Yale CAS 主要是對(duì)用戶的認(rèn)證，起到保護(hù)系統(tǒng)安全的作用。 Acegi 主要是對(duì)應(yīng)用程序的授權(quán)，起到保護(hù)系統(tǒng)安全的作用。 C ro ss cu t As pe tsA p p l i c a t i o n S e r v e r C o n t a i n e rD om ai n Mo de l Bu si ne ss O bj ec tsP e r s i s t e n c e L a y e rH i b e r n a t ei B a t i sD a t a S o u r c e / C o n n e c t i o n P o o lQ u e r y L a n a g u a g e S u p p o r t a n d O t h e r H i b e r n a t e S e r v i c e sB u s i n e s s L a y e rS p r i n g – I o c / D e p e n d e n c y I n j e c t i o n c o n t a i n e rS p r i n g A O P D e c l a r a t i o n T r a n s a c t i o n M a n a g e m e n tH i b e r n a t e S e s s i o n M a n a g e m e n tB u s i n e s s S e r v i c e C l a s s e sM V C L a y e rS t r u t s M V CS t r u t s / W e b W o r k A c t i o n , J S P , S t ru t s c o n f i g . x m l e t c .U I L a y e rD o J oE x t J sR I AC o r eD i j i tD o j o XS e c u r i t y L a y e rY a l e C A SA c e g i 25 （ 四 ） 技術(shù)創(chuàng)新 基于內(nèi)容的圖像和視頻檢索技術(shù) 本項(xiàng)目是以國內(nèi)外客戶為目標(biāo)客戶，視頻化為手段，網(wǎng)上展示來進(jìn)行推廣的視頻電子商務(wù)平臺(tái)。本項(xiàng)目平臺(tái)含有各類企業(yè)產(chǎn)品圖像、展會(huì)視頻，并日益豐富，快速有效尋找企業(yè)感興趣的相關(guān)信息變得相當(dāng)重要，迫切需要對(duì)海量數(shù)據(jù)實(shí)施有效管理，目前圖像和視頻的檢索主要是采用關(guān)鍵字和描述文本進(jìn)行查詢。它們雖然取得了成功的應(yīng)用，但也存在著一些無法回避的問題：如由人手工建立圖像或視頻的內(nèi)容描述，帶有很強(qiáng)的主觀性，當(dāng)數(shù)據(jù)庫規(guī)模很大時(shí)，耗時(shí)費(fèi)力。同時(shí)，圖像或視頻中可能存在多個(gè)需要予以描述的對(duì)象，而且對(duì)象自身的屬 性和 彼此之間的空間布局關(guān)系都需要予以描述，隨著庫規(guī)模的增大，關(guān)鍵字集合變得龐大、復(fù)雜，通常關(guān)鍵字集合的選擇是與某一個(gè)具體應(yīng)用相關(guān)的，通用性不好。目前自然語言理解技術(shù)的研究還不成熟，限制了基于文本描述的檢索的應(yīng)用。 （ 1） 本技術(shù)的特點(diǎn) 為了克服上述問題，提高視頻檢索的有效性和速度，本項(xiàng)目提出基于內(nèi)容的圖像和視頻檢索技術(shù)。該技術(shù)不再依賴于人的手工標(biāo)注，而是借助于如圖像中的顏色、紋理、形狀、視頻中的鏡頭、場(chǎng)景、鏡頭的運(yùn)動(dòng)，聲音中的音調(diào)、響度、音色等信息自動(dòng)提取視覺特征。檢索的過程也不再是關(guān)鍵字匹配，而是視覺特征間 的匹配，本技術(shù)具有客觀、節(jié)省人力、可建立復(fù)雜描述、通用性好和應(yīng)用前景廣闊等許多優(yōu)點(diǎn)。 1）從媒體內(nèi)容中提取信息線索?；趦?nèi)容的檢索直接對(duì)圖像、視頻、音頻內(nèi)容進(jìn)行分析，抽取特征和語義，利用這些內(nèi)容特征建立索引，并進(jìn)行檢索。 2）基于內(nèi)容的檢索是一種近似匹配。它一般采用相似性匹配的方法逐步求精，以獲得查詢結(jié)果，這是一個(gè)迭代過程。這一點(diǎn)與常規(guī)數(shù)據(jù)庫檢索中的精確匹配方法不同。 3）大型數(shù)據(jù)庫的快速檢索。多媒體數(shù)據(jù)庫不僅數(shù)據(jù)量巨大，而且種類和數(shù)量繁多，要求基于內(nèi)容的檢索技術(shù)也象常規(guī)的信息檢索技術(shù)一樣，能快速實(shí)現(xiàn)對(duì)大型 庫的檢索。 4）基于內(nèi)容的檢索技術(shù)不僅是內(nèi)容分析理解，而且是一種信息檢索技術(shù)。它從認(rèn)知科學(xué)、用戶模型、圖像處理、模式識(shí)別、知識(shí)庫系統(tǒng)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、26 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)，以及信息檢索等 領(lǐng)域中獲得啟發(fā)，引入新的媒體數(shù)據(jù)表示和數(shù)據(jù)模型，產(chǎn)生出有效、可靠的查詢處理算法和可視化查詢接口，以及與領(lǐng)域無關(guān)的檢索技術(shù)和系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。它與模式識(shí)別、圖像處 理及計(jì)算機(jī)視覺等學(xué)科的重要區(qū)別在于它是一種信息檢索技術(shù)，能從大型分布數(shù)據(jù)庫中，以用戶可以接受的響應(yīng)時(shí)間，查詢到所要求的信息。 （ 2） 系統(tǒng)構(gòu)成 基于內(nèi)容的信息檢索系統(tǒng)一般由兩個(gè)子系統(tǒng) 構(gòu)成，即數(shù)據(jù)庫生成子系統(tǒng)和查詢子系統(tǒng)。每個(gè)子系統(tǒng)由相應(yīng)的功能模塊和部件組成 。 靜 態(tài) 圖 像對(duì) 象 標(biāo) 識(shí)場(chǎng) 景位 置 、 顏 色 、 紋理 、 骨 架視 頻鏡 頭 提 取關(guān) 鍵 幀 、 運(yùn) 動(dòng) 對(duì)象 、 鏡 頭用 戶 定 義 特 征顏 色 、 紋 理 、 結(jié)構(gòu)對(duì) 象位 置 、 輪 廓視 頻對(duì) 象 運(yùn) 動(dòng)攝 像 機(jī) 運(yùn) 動(dòng)數(shù) 據(jù) 庫查 詢 界 面顏 色 、 紋 理 、 外 形多 對(duì) 象 、 概 略 圖 、 文 本對(duì) 象 運(yùn) 動(dòng) 、 攝 像 機(jī) 運(yùn) 動(dòng)用 戶 自 定 義過 濾 與 索 引匹 配 引 擎顏 色 、 紋 理 、 外 形多 對(duì) 象 、 概 略 圖 、 文 本對(duì) 象 運(yùn) 動(dòng) 、 攝 像 機(jī) 運(yùn) 動(dòng)用 戶 自 定 義返 回 相 似 性 匹 配 結(jié) 果用 戶用 戶特 征 提 取數(shù) 據(jù) 庫 查 詢 圖 系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 1）視覺特征提取 對(duì)視頻、圖像等多媒體數(shù)據(jù)自動(dòng)地提取用戶感興趣的、適合檢索要求的低層27 次的視覺特征信息。這些特征信息通常包括顏色、紋理、形狀等圖像特征信息和運(yùn)動(dòng)軌跡、運(yùn)動(dòng)方式等視頻運(yùn)動(dòng)特征信息。 視頻數(shù)據(jù)根據(jù)其信息特點(diǎn)，可以將其特性分為兩個(gè)層次，即低層次的視覺特性信息和高層次的語義內(nèi)容屬性。視覺特性包括：顏色、紋理、形狀、運(yùn)動(dòng)等屬性；語義內(nèi)容屬性包括：人物 、地點(diǎn)、事件、情節(jié)等方面。其中，低層次的視覺特性可以通過模型知識(shí)庫的推理過程自動(dòng)生成高層次的語音內(nèi)容信息。其關(guān)系如下圖所示： 低 層 次 視 覺 特 性知 識(shí) 庫語 義 內(nèi) 容 顏 色 紋 理 形 狀 運(yùn) 動(dòng) 人 物 / 物 體 位 置 事 件 / 動(dòng) 作 情 節(jié)內(nèi) 容 映 射 2）對(duì)象標(biāo)識(shí) 視頻對(duì)象標(biāo)引信息可以分為兩種類型，一種類型是可以通過低層次的視覺特征庫自動(dòng)生成的呃標(biāo)引信息，如重要人物的名稱；另一種類型是視頻特征信息無法理解而必須由人工輸入的標(biāo)引信息，如故事情節(jié)。前一種標(biāo)引信息的獲取一般需要借助于某種知識(shí)庫的支持，通過一定智能的推理過程，來自動(dòng)生成相應(yīng)的標(biāo)引信息，其自動(dòng)獲取信息的而成都依賴于 知識(shí)庫的成熟度和規(guī)模。對(duì)于后一種信息的標(biāo)識(shí)，一般只能為用戶提供一個(gè)智能化得輔助標(biāo)識(shí)工具，進(jìn)行人工標(biāo)識(shí)。這種智能化的標(biāo)識(shí)工具主要是指視頻數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的一種組織方法，其技術(shù)包括：視頻關(guān)鍵幀的識(shí)別、鏡頭的自動(dòng)提取與及某種情節(jié)內(nèi)容的視頻自動(dòng)分段等，通過這些技術(shù)的處理，為用戶提供一個(gè)良好的對(duì)象標(biāo)識(shí)界面。 3）數(shù)據(jù)庫 由媒體庫、特 征庫和知識(shí)庫組成。媒體庫包括包含多媒體數(shù)據(jù)，如圖像、視頻、音頻、文本等；特征庫包含用戶輸入的客觀特征和預(yù)處理自動(dòng)提取的視覺特征；知識(shí)庫包含領(lǐng)域知識(shí)和通用知識(shí)，其中的知識(shí)表達(dá)可以更換，以適應(yīng)不同領(lǐng)域 的應(yīng)用要求。 4）用戶查詢和瀏覽接口 28 主要以示例查詢 （ QBE） 和模糊描述等可視查詢形式向用戶提供查詢接口。查詢?cè)试S針對(duì)對(duì)象、整體圖像、視頻鏡頭以及任意特征的組合形式來進(jìn)行。由于多媒體數(shù)據(jù)的視覺和聽覺特性不僅查詢時(shí)需要通過瀏覽確定查詢要求而且查詢后返回的結(jié)果也需要瀏覽，尤其是視頻瀏覽。 5）搜索引擎 搜索是利用特征之間的距 離函數(shù)來進(jìn)行相似性匹配模仿人類認(rèn)知過程近似得到數(shù)據(jù)庫的認(rèn)知排序。對(duì)于不同媒體的數(shù)據(jù)類型具有各自不同的相似性測(cè)度算法在搜索引擎中包括一個(gè)較為有效、可靠的相似檢測(cè)度函數(shù)集。 ★ 索引 /過濾器：搜 索引擎通過索引 /過濾機(jī)制來達(dá)到快速搜索的目的從而可以應(yīng)用于大型多媒體數(shù)據(jù)集中。過濾器作用于全部數(shù)據(jù)，過濾出的數(shù)據(jù)集合再用高維特征匹配來檢索。索引用于低維特征可以利用 R 樹以加快檢索。 ★ 檢索過程：基于內(nèi)容的查詢和檢索是一個(gè)逐步求精的過程檢索經(jīng)歷了一個(gè)特征調(diào)整、重新匹配的循環(huán) 過程：（ 1）初始查詢說明。用戶查找一個(gè)對(duì)象時(shí)，最初可以用 QBE 或查詢語言來形成一個(gè)查詢。系統(tǒng)提取該示例的特征或把查詢描述映射為具體的特征矢量；（ 2）相似性匹配。將查詢特征與特征庫中的特征按照一定的匹配算法進(jìn)行相似匹配；（ 3）滿足一定相似條 件的一組候選結(jié)果，按相似度大小排列后返回給用戶；（ 4）特征調(diào)整。系統(tǒng)返回的查詢結(jié)果用戶可以挑選直至得到滿意的結(jié)果?；蛘邚暮蜻x結(jié)果中選擇一個(gè)示例，經(jīng)過特征調(diào)整后形成一個(gè)新的查詢；（ 5）逐步縮小查詢，直到用戶對(duì)查詢結(jié)果滿 意為止 ★ 檢索方法：如上所述視頻信息的種類可以分為兩個(gè)層次，即低層次的視覺特性信息和高層次的語義內(nèi)容屬性。其中，語義內(nèi)容屬性的查詢與常規(guī)數(shù)據(jù)庫的結(jié)構(gòu)查詢相似，這時(shí)檢索是基于屬性值的精確匹配，其查詢條件可按照常規(guī)的方法進(jìn)行定義。對(duì)于媒體視覺和聽覺特征的查詢，由于人為的主觀性限制一般需要利用計(jì)算機(jī) 自動(dòng)或半自動(dòng)來輔助查詢共同形成查詢條件。 視 頻 特 征 提 取 特 征 描 述 索 引檢 索 算 法查 詢 接 口用 戶數(shù) 據(jù) 庫 圖 視頻檢索流程 29 基 于 WEB 的 NSA 和 NSS 集成的 商務(wù)洽談系統(tǒng) 本項(xiàng)目采用了在線的商務(wù)洽談支持系統(tǒng)，拓展了傳統(tǒng)意義上的洽談功能，提供了基于 Web 的 實(shí) 時(shí)洽 談 手段 和 工 具 ， 并 借助 智 能 洽談 軟 件代 理NSA(Negotiation Software Agent)的協(xié)作和競(jìng)爭(zhēng)，自動(dòng)而有效地實(shí)施洽談的交互行為，為洽談各方提供科學(xué)的決策和合理的解決方案。 在 NSA 和 NSS 的集成商務(wù)洽談環(huán)境中， NSA 代理技術(shù)的使用，使得 知識(shí)、行為和控制分布在各個(gè)代理系統(tǒng)中，并通過代理間的協(xié)作、競(jìng)爭(zhēng)，自動(dòng)實(shí)施電子商務(wù)的交互行為。 NSS 則不僅提供洽談支持，還是用戶和其他系統(tǒng)的接口，它給代理提供說明，并實(shí)現(xiàn)代理之間或用戶之間的交互行為。 該系統(tǒng)由一個(gè)中心調(diào)解子系統(tǒng)和多個(gè)個(gè)人洽談支持子系統(tǒng)構(gòu)成。個(gè)人洽談支持子系統(tǒng)協(xié)助洽談參與者構(gòu)造偏好以及求解問題；中心調(diào)解子系統(tǒng)則通過對(duì)個(gè)人洽談支持子系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)和知識(shí)（包括決策方法、統(tǒng)計(jì)方法、博弈理論）進(jìn)行推理，使用行為科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)及數(shù)學(xué)領(lǐng)域的支持工具，并調(diào)用有關(guān)模型進(jìn)行分析，以得到問題的解決方案。洽談參與者之 間相互獨(dú)立，通過中心調(diào)解子系統(tǒng)來相互相傳遞和交換消息。實(shí)現(xiàn)在洽談的實(shí)施階段，系統(tǒng)對(duì)所有的報(bào)價(jià)和還價(jià)進(jìn)行評(píng)估，并保留完整的洽談歷史數(shù)據(jù)，當(dāng)用戶達(dá)成談判協(xié)定的最佳方案與保留方案沖突時(shí)，系統(tǒng)及時(shí)通知用戶；系統(tǒng)還提供各種可視化工具，方便用戶觀測(cè)報(bào)價(jià)和處理過程，方便交易雙方進(jìn)行洽談，并增強(qiáng)交易雙方信任度。 （ 1） 洽談軟件代理 NSA 代理技術(shù)已廣泛用于通信、信息管理、信息檢索和過濾、用戶接日設(shè)計(jì)、工業(yè)過程控制等領(lǐng)域。軟件代理是具有自主性和能動(dòng)性的計(jì)算機(jī)程序，它叫以代表洽談參與者 /委托方與其他系統(tǒng)進(jìn)行通信和交互。 洽談軟 件代理主要用于自動(dòng)化洽談行為，如幫助買方搜尋和選擇產(chǎn)品，同時(shí)幫助賣方搜尋和確定買主。 NSA 代表用戶實(shí)施諸如報(bào)價(jià)和還價(jià)等洽談行為，有效地促進(jìn)了買賣方之間的聯(lián)系和交流。當(dāng)然，軟件代理所能提供的功能由其自主性程度、其所參與的洽談?lì)愋鸵约拔蟹奖旧淼奶匦缘纫貨Q定。 在基于 Web 的集成商務(wù)洽談系統(tǒng)中， NSA 的主要目的是提高通過 Inter實(shí)施各種商務(wù)洽談任務(wù)的自動(dòng)化程度。 NSA 尋求洽談各方相互間交易的一致性，以滿足交易各方預(yù)定的限制、偏好和目標(biāo)。 NSA 還提供有關(guān)洽談歷史的信息和知30 識(shí)，瀏覽洽談?dòng)涗浐陀嘘P(guān)的過程描述 ，將當(dāng)前問題與以前的情形、利益及項(xiàng)目等進(jìn)行比較。 NSA 能夠接收、理解和解釋來源于各種渠道，如其他代理、環(huán)境、用戶輸入或知識(shí)庫的知識(shí)，并能在洽談過程中使用這些知識(shí)幫助洽談參與者更有效地實(shí)施洽談過程。 （ 2） 洽談支持系統(tǒng) NSS 洽談行為是復(fù)雜的、非結(jié)構(gòu)化的，作為決策科學(xué)和洽談分析技術(shù)相結(jié)合的產(chǎn)物 NSS，使用行為科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)及數(shù)學(xué)領(lǐng)域的支持工具，如決策方法 （ 決策表、決策樹、多屬性效用理論 ） 、統(tǒng)計(jì)方法 （ 預(yù)測(cè)方法、回歸分析 ） 和博弈理論等，提供給洽談最大的支持，以促進(jìn)洽談處理各階段的行為。 NSS的主要功能是在洽談過程中為用戶分析信息，