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搜图特征提取中篇

2020-09-08

3. AnalyticDB 非结构化分析工具OpenAnalytic

OpenAnalytic是AnalyticDB上的非结构化分析工具, OpenAnalytic 提供了丰富的图像, 视频, 文本分析的AI算法算子, 如人脸检测, 人脸识别, 人脸性别,年龄识别, 商品属性识别, 图像目标检测, 声纹识别, 文本特征提取等. 用户可以根据实际需求来任意的使用这些AI算子来自由的编排自己的算法pipeline. 例如, 本问中使用的图像特征提取pipeline和人脸特征提取pipeline如下图所示. 用户只需要通过pipeline_create UDF创建pipeline, 就可以在AnalyticDB集群上分布式的运行这些已创建的pipeline获取非结构化数据分析的结果.

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4. 以图搜图系统演示

我们使用AnalytcDB搭建了两套演示系统, 一套是通用的以图搜图的系统另一套是人脸检索系统. 演示系统的源码已经全部开源, 只需要下载源码(代码地址见章节6)并开通AnalyticDB就可以一键启动演示系统. 为了方便用户体验, AnalyticDB推出了1元购活动, 只需1元就可以开通. 演示的架构如下图所示, 可以看到整提架构非常简单, AnalyticDB负责图像的识别和数据的存储, 查询, 不需要依赖其他的诸如深度学习推理之类的服务.

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4.1 以图搜图系统

以图搜图的演示界面如下图所示, 用户可以将本地图片批量的导入AnalyticDB作为搜索的目标相册. 用户可以通过选择本地图片或填写网络图片的URL来进行以图搜图. 同时, 用户可以选择需要返回最相似的图片数目。

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我们提前向AnalyticDB中导入了近50000张图片. 如下图所示, 我们使用一张鸟类的图片进行以图搜图(右侧图片预览), 可以看到返回的全部都是相似的鸟类的照片. 每张照片下方显示了与查询图片的特征的距离, 距离越近表示越相似。

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4.2 人脸检索系统

我们还可以用AnalyticDB搭建人脸检索系统, 可以通过人脸照片在相册中查询目标人物的记录.人脸检索演示的架构与以图搜图几乎相同, 差别是使用了的是人脸特征提取的算法pipeline. 我们在底库中导入了13000多张人脸照片, 然后使用人脸照片进行查询,可以看到返回结果前3张都是与查询用户是同一个人, 向量的距离都比较小, 因为我们设置了返回前10相近个结果, 但是相册中只有3张查询目标的照片, 所以返回的后7个结果与查询目标不是同一个人, 我们也可以看到这7个人与查询目标的向量距离都远远大于前3张。

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