王永强 韩磊
关键词: 文本驱动; 动画素材; 自动检索; 特征提取; 图像质量; 系统设计
中图分类号: TN911.73?34; TP391.3 文献标识码: A 文章编号: 1004?373X(2018)24?0167?03
Design of animation material automatic retrieval system based on text driven
WANG Yongqiang, HAN Lei
(Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, China)
Abstract: When the current method is used to design the animation material automatic retrieval system, JPEG compression is conducted for big sample image files which are input by users and unsuitable for storage, resulting in a lot of noises in images, which seriously affects subsequent retrieval results. Therefore, a design method of the animation material automatic retrieval system based on text driven is proposed. The functional unit of the animation material automatic retrieval system is analyzed concretely. The text driven of the animation material automatic retrieval system is designed on the basis of sample image segmentation of animation materials, image feature extraction and image feature retrieval technology. The entry criteria and inspection method for animation material data in the database of the system server are designed, so as to enhance the standardization and scalability of the system. The experimental result analysis shows that the proposed method can obtain good?quality retrieval images, retain detail features of images, and has high similarity between the obtained retrieval results and animation material sample images input by users, which can meet the requirements of system design.
Keywords: text driven; animation material; automatic retrieval; feature extraction; image quality; system design
动画产业是一项新兴的朝阳产业,随着我国国民经济的快速发展,动画产业得到了推动性发展,动画图像的制作和处理显得尤为重要[1]。通常情况下动画图像的设计都来源于现实图片,通过专业的图像制作软件生成动画图像[2]。在企业原有的动画图像设计过程中,由于很少有机会和渠道实现动画素材资源共享而导致出现反复设计的现象,严重影响了动画图像的设计和制作效率[3?4]。针对这样的问题,急需研究一种有效的动画素材自动检索系统,方便企业设计人员在动画设计过程中随时查找所需动画素材,提高设计人员工作效率。为此,提出基于文本驱动的动画素材自动检索系统设计方法。
动画素材自动检索系统包括动画素材采集功能单元、预处理功能单元、主要特征提取功能单元、服务器功能单元、相似度匹配功能单元、用户接口功能单元、客户端显示功能单元[5?7]。动画素材自动检索系统的功能单元设计如图1所示。
分析动画素材自动检索系统的功能模块可知,系统需要动画素材样图分割、图像特征提取以及图像特征检索技术的支持[8?9]。动画素材自动检索流程如图2所示。
实现系统输入设计的功能,必须在保证动画素材自动检索高效率的基础上尽可能降低检索错误率。为此提出一些系统服务器数据库动画素材数据录入准则,通过运用这些准则能够有效解决系统服务器数据库动画素材数据录入的繁琐问题。
在动画素材自动检索系统文本驱动设计方面,还要采用有效的检验技术来降低用户录入动画素材数据时的人为失误,以保证用户获得最终检索结果更加贴近用户需求;从另一个角度分析,在进行动画素材自动检索系统设计时,还应该大力简化动画素材数据输入的环节,避免由于输入信息量较大造成的错误输入问题。在此基础上,还添加一项新功能:资源共享,即用户登录动画素材自动检索系统,除了可以录入动画素材信息,还可以随时上传和共享用户自己设计的动画素材。此外,针对动画素材自动检索系统的信息输入问题,在输出设计方面也应该更加注重规范化和扩展性,即系统客户端输出的检索结果文件格式和内容应与用户检索的动画素材格式与内容前后一致,且能够实现检索结果的扩展输出[10]。
在Microsoft Visual Studio 2014开发软件上,采用Windows 7操作系统,Matlab 2012,以及C++语言编译软件对研究设计的基于文本驱动的动画素材自动检索系统设计方法性能进行测试。
基于文本驱动的动画素材自动检索系统原始动画素材图像主要是BMP格式。该格式的动画素材图像占系统内存较大,不适于存储,需要对BMP格式的图像进行压缩编码,将其转换为JPEG格式的图像再进行存储。但JPEG格式的压缩标准属于有损压缩,压缩后的动画素材图像会损失一部分高频信息,含有噪声干扰,需要在压缩处理基础上进行平滑滤波。毕竟人眼的视觉评价主观性较大,而且无法量化,选取常用的均方根误差(RMSE)和峰值信噪比(PSNR)两个客观量化指标对采用三种不同方法得到的动画素材图像滤波效果进行对比分析,结果如表1所示。
从表1的实验结果中可以清楚地看出,所提方法得到的动画素材图像的RMSE值小于文献[4]方法和文献[5]方法,而PSNR值又是三种方法中最大的。所以采用本文方法动画素材图像质量较高,能够满足动画素材自动检索系统设计要求。
在上述实验基础上,为了检验所提方法的检索性能优劣,对于三种不同方法分别进行了50组实验测试,得到的ROC曲线如图3所示。
根据图3绘制的三种方法的ROC曲线,分别计算ROC曲线下的面积AUC,AUC的值在0.5~1.0之间,如果计算得到的AUC的值大于0.5,越接近于1.0则说明对应方法的检索性能越好,获得的检索结果与用户输入的动画素材样图相似度越高。根据图3的计算结果可得,基于文本驱动的动画素材自动检索系统设计方法的AUC值为0.92,是三种方法中最接近于1.0的,这说明所提方法的检索性能更好,能够满足系统设计要求。
针对当前方法存在的问题,研究提出一种基于文本驱动的动画素材自动检索系统设计方法,并在模拟实验平台上对所设计的动画素材自动检索系统进行性能测试。经过测试结果发现,所提方法获得的检索结果清晰度较高,保留了较多细节特征,而且获得的检索结果与用户输入的动画素材样图相似度较高,能够较好地满足系统设计要求。
参考文献
[1] 袁琴琴,李志勋,吕林涛.基于Oracle组件的数据采集与全文检索系统设计与优化[J].现代电子技术,2016,39(8):37?40.
YUAN Qinqin, LI Zhixun, L? Lintao. Design and optimization of data acquisition and full?text retrieval system based on Oracle component [J]. Modern electronics technique, 2016, 39(8): 37?40.
[2] 远红亮,张蓓,张成昱.基于CADAL数字资源元数据的OpenAPI检索服务系统的设计与实现[J].图书情报工作,2017,61(23):122?128.
YUAN Hongliang, ZHANG Bei, ZHANG Chengyu. Design and development of OpenAPI service system based on metadata of CADAL digital resources [J]. Library and information service, 2017, 61(23): 122?128.
[3] 李岩,张博文,陈松路,等.基于重排序融合的社会图书检索系统[J].计算机应用研究,2017,34(3):781?784.
LI Yan, ZHANG Bowen, CHEN Songlu, et al. Integrated system for social book search based on re?ranked combination [J]. Application research of computers, 2017, 34(3): 781?784.
[4] 刘平,刘春.基于拉格朗日算法的多媒体云资源分类检索方法[J].沈阳工业大学学报,2017,39(4):433?437.
LIU Ping, LIU Chun. Classification retrieval method for multimedia cloud resources based on Lagrange algorithm [J]. Journal of Shenyang University of Technology, 2017, 39(4): 433?437.
[5] 李白杨,肖希明.公共数字文化资源整合中的检索系统框架设计[J].国家图书馆学刊,2016,25(2):42?47.
LI Baiyang, XIAO Ximing. Design of retrieval system framework for public digital cultural resource integration [J]. Journal of the National Library of China, 2016, 25(2): 42?47.
[6] 徐彤阳,任浩然,张国标,等.数字图书馆图像资源检索框架的构建与实现:基于非下采样的Contourlet变换[J].现代情报,2017,37(6):55?60.
XU Tongyang, REN Haoran, ZHANG Guobiao, et al. The construction and implementation of image retrieval framework for digital library: based on the non?sampling Contourlet transform [J]. Modern information, 2017, 37(6): 55?60.
[7] 卢娜,高启明.一种混合特征阈值抽取的互联网旅游资源检索算法[J].科技通报,2017,33(8):162?165.
LU Na, GAO Qiming. An algorithm for retrieving Internet tourism resources based on mixed feature threshold [J]. Bulletin of science and technology, 2017, 33(8): 162?165.
[8] 杨茜.彩色图像快速检索方法的改进研究与仿真[J].计算机仿真,2016,33(8):443?447.
YANG Qian. Improvement research and simulation of color image fast retrieval method [J]. Computer simulation, 2016, 33(8): 443?447.
[9] 任勇.融合语义网的故障检索系统设计与构建[J].计算机测量与控制,2017,25(5):35?37.
REN Yong. Design and implementation of a fault searching system combined with semantic web [J]. Computer measurement & control, 2017, 25(5): 35?37.
[10] 李广丽,陈婧琳,刘斌,等.基于Tag?rank和典型相关性分析的在线商品跨媒体检索研究[J].科学技术与工程,2016,16(14):222?227.
LI Guangli, CHEN Jinglin, LIU Bin, et al. Cross?media retrieval of online product based on Tag?rank and CCA [J]. Science technology and engineering, 2016, 16(14): 222?227.