廖遠富 榮莉 侯均衡
摘要 隨著大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘、云計算等技術(shù)的快速發(fā)展和改進,不動產(chǎn)登記工作引入了許多的新型技術(shù)。圖像識別作為一個先進的計算機多媒體信息處理技術(shù),其可以利用特征學習、模式識別和機器學習等技術(shù)自動化的識別不動產(chǎn)登記系統(tǒng)中的圖片,提取圖片上的文字、圖案等信息,將這些信息內(nèi)容保存到數(shù)據(jù)庫中,實現(xiàn)不動產(chǎn)登記的檢索、查詢、資料預審功能,提高了不動產(chǎn)登記系統(tǒng)的智能化、信息化和共享化,具有重要的作用和意義。
【關(guān)鍵詞】圖像識別 不動產(chǎn)登記系統(tǒng) 特征提取 數(shù)據(jù)挖掘
1 引言
隨著特征提取、語義分析、模式識別、自然交互等技術(shù)的快速發(fā)展和改進,機器學習已經(jīng)在多個領(lǐng)域得到廣泛普及和使用,比如在文本檢索、圖像識別、視頻追蹤等方面,提高了數(shù)據(jù)處理速度,實現(xiàn)了人類社會的信息化、智能化和自動化。
不動產(chǎn)是人民群眾的重要財產(chǎn),隨著我國房地產(chǎn)市場的發(fā)展和壯大,不動產(chǎn)登記成為國土部門的重要工作,為了提高工作效率和質(zhì)量,國土部門已經(jīng)建立了不動產(chǎn)登記系統(tǒng),該系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)信息采集、圖片保存等功能,但是不動產(chǎn)登記過程中常見的信息載體多為圖片,因此亟需引入先進的模式識別技術(shù),在登記系統(tǒng)中引入人工智能圖像識別技術(shù),可以大大提高工作效率及實現(xiàn)圖像識別和處理。
因此,本文基于筆者多年的工作實踐,重塑一個新的不動產(chǎn)登記系統(tǒng),申請人可以按照不動產(chǎn)登記要求通過互聯(lián)網(wǎng)、微信、QQ等上傳申請資料,這些資料多為照片或掃描圖片,因此可以利用特征提取、語義分析、模式匹配等技術(shù)識別圖像中的內(nèi)容,將不動產(chǎn)登記需要的信息提取出來,進一步提高不動產(chǎn)登記的自動化、智能化。
2 不動產(chǎn)登記系統(tǒng)圖像識別功能分析
不動產(chǎn)登記操作流程多,錄入對象數(shù)量也非常多,傳統(tǒng)的人工、半人工處理模式,窗口工作人員采用掃描儀、高拍儀進行圖像采集,效率低下,質(zhì)量也不高,不利于提高政府機關(guān)的服務水平。因此,為了提高不動產(chǎn)登記效率和水平,本文針對不動產(chǎn)登記系統(tǒng)進行原型化分析,利用先進人工智能技術(shù),分析不動產(chǎn)登記系統(tǒng)圖像識別功能,主要功能如下所述:
2.1 圖像采集功能
不動產(chǎn)登記過程中,申請對象可以通過多個渠道傳遞文件內(nèi)容,這些渠道包括網(wǎng)絡(luò)、微信、QQ或Email等,加入人工智能后,申請人可以通過網(wǎng)絡(luò)等渠道直接上傳申請材料到平臺中,將這些圖像導入到系統(tǒng)。
2.2 圖像預處理功能
不動產(chǎn)登記系統(tǒng)圖像識別時,由于申請對象拍攝的照片光線不均勻,因此圖像識別時產(chǎn)生的噪聲數(shù)據(jù)非常多,需要利用二值法、閾值法等針對圖像進行預處理,降低圖像識別時的噪聲數(shù)據(jù),更加準確的獲取圖像內(nèi)容。
2.3 圖像識別功能
圖像識別可以利用支持向量機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等機器學習技術(shù)進行特征提取,然后針對特征內(nèi)容進行分類,將圖像劃分為背景內(nèi)容、目標對象,然后針對圖像進行加工,將這些內(nèi)容與數(shù)據(jù)庫中保存的模式進行比對,更好的識別申請對象提交的內(nèi)容。
2.4 圖像數(shù)據(jù)保存
圖像識別處理完畢之后,可以將識別出來的內(nèi)容分類保存到數(shù)據(jù)庫中,然后將識別結(jié)果提交給系統(tǒng),系統(tǒng)就通過人工智能完成預審,預審通過則可以在辦理窗口提交紙質(zhì)再來實現(xiàn)一窗式辦結(jié)。
3 不動產(chǎn)登記系統(tǒng)圖像識別功能設(shè)計
不動產(chǎn)登記系統(tǒng)圖像識別功能采用自動化處理技術(shù),從系統(tǒng)接受不動產(chǎn)登記圖像,然后利用嵌入到系統(tǒng)中的識別功能分析圖像內(nèi)容。不動產(chǎn)登記系統(tǒng)圖像識別可以采用云計算和面向服務架構(gòu)技術(shù),為用戶提供一個并發(fā)的處理平臺,為系統(tǒng)用戶操作提供一組接口組件,這些組件具有較強的可移植性、并發(fā)性、接入性等,非常易于操作和部署,具有重要的功能。具體的,系統(tǒng)處理架構(gòu)如圖l所示。
4 不動產(chǎn)登記系統(tǒng)圖像識別處理關(guān)鍵技術(shù)研究
不動產(chǎn)登記系統(tǒng)潛藏圖像識別技術(shù),這些技術(shù)也是當前人工智能的一個重要研究方向,可以有效的完成圖像信息采集、特征檢測、特征提取、模式匹配、語義分析等技術(shù),獲取不動產(chǎn)登記系統(tǒng)中圖像內(nèi)容,具有重要的作用和意義。具體的,不動產(chǎn)登記系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)很多,主要包括特征檢測、特征提取、模式匹配、語義分析等四個方面。
不動產(chǎn)登記系統(tǒng)圖像識別可以使用攝像頭、傳感器采集外界的視頻圖像、文字語音信息,也可以直接接受網(wǎng)絡(luò)上傳數(shù)據(jù),然后就可以利用特征檢測技術(shù)對這些信息進行預處理,獲取視頻圖像或語音文字中的目標對象,標定出這些目標信息的輪廓大小。比如在一副圖像或一幀視頻中,其包含的內(nèi)容非常豐富,客觀物體的特征也較多,比如直方圖特征、模板各種、顏色特征、結(jié)構(gòu)特征等,特征檢測就是可以將有價值的信息挑出來,利用這些特征實現(xiàn)對象檢測。目前圖像識別能采用的圖像檢測方法非常多,比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、Adaboost等,這些算法是一種分類方法,能夠?qū)⑤^弱的分類方法集成在一起,構(gòu)建一個很強的分類方法。圖像檢測可以使用檢測算法挑選一些目標對象矩形特征,按照加權(quán)投票方式為弱分類器構(gòu)建一個強分類器,然后通過訓練學習就可以將強分類器串聯(lián)在一起,形成一個級聯(lián)結(jié)構(gòu)的層疊分類器,提高分類器的檢測速度。特征提取是圖像識別引入的另一個關(guān)鍵技術(shù)。由于視頻圖像、語音文本中包含的特征很多,經(jīng)過檢測之后,就可以將這些特征提取出來。特征提取是圖像識別學習建模的過程,又被人們稱為圖像表征描述,特征提取方法經(jīng)過分類可以劃分為兩個類別,分別是基于知識表征的方法,另一種是基于代數(shù)特征或統(tǒng)計學習表征方法?;谥R的表征方法可以根據(jù)目標對象輪廓形狀以及距離度量特性獲取特征數(shù)據(jù),這個特征距離度量的種類包括曲率角度、歐氏距離等,目標對象輪廓特征很多,可以將這些局部特征一一分解,利用局部特征之間的幾何結(jié)構(gòu),將常見的知識特征提取出來?;诖鷶?shù)特征和統(tǒng)計學習表征方法則是利用目標對象像素的密度進行統(tǒng)計,然后可以充分的利用統(tǒng)計學的嚴密規(guī)則實現(xiàn)特征分離和提取,目前基于代數(shù)的特征提取方法包括K均值、密度聚類、譜聚類、支持向量機。
特征提取完畢之后,圖像識別就可以將這些特征與模式庫中保存的信息進行匹配,匹配也是模式搜索、對比的過程。圖像識別可以設(shè)置一個模式匹配操作閩值,比如可以利用相似度作為度量,然后設(shè)置一個閾值,閩值設(shè)置完畢之后就可以進行對比,如果相似度超過規(guī)定閾值,則判定模式匹配成功。目前,模式匹配最常用的算法為BM算法,這個算法是精確字符串匹配算法的改進,引入了模糊匹配的關(guān)鍵功能,能夠從右向左進行數(shù)據(jù)比較,同時利用了啟發(fā)式的比較規(guī)則,也即是壞字符規(guī)則和好后綴規(guī)則,來決定向右跳躍的距離。BM算法實現(xiàn)模式匹配速度快,并發(fā)性好,更加適用于當前的不動產(chǎn)登記系統(tǒng),具有重要的作用。
模式匹配成功之后,圖像識別能需要將機器語言轉(zhuǎn)換為人們可以理解的自然語言,這樣就可以使用語義分析技術(shù),將識別的結(jié)果提供給人們,幫助人們進行決策,比如下達下一步操作指令等。語義分析過程中,系統(tǒng)需要審查識別出來的每一個字符,針對字符進行編譯,編譯可以按照系統(tǒng)規(guī)定的運算實現(xiàn)邏輯處理,翻譯為自然語言,實現(xiàn)人機交互。
5 結(jié)束語
不動產(chǎn)登記智能化管理是當前電子政務發(fā)展的一個重要方向,可以極大的提高不動產(chǎn)登記速度,方便群眾辦事。隨著不動產(chǎn)登記的增多,利用掃描儀、攝像頭拍攝的照片日益增多,因此利用先進的機器學習技術(shù)構(gòu)建一個圖像識別功能,能夠提取圖像中潛藏的目標對象特征,利用模式匹配分析圖像內(nèi)容,進一步改進不動產(chǎn)登記效率,具有重要的作用和意義。
參考文獻
[1]羅維薇,基于圖像識別的火災報警系統(tǒng)設(shè)計[J].自動化與儀器儀表,2016 (01):177-178.
[2]鐘陽,李外云,金豫,基于圖像識別的智能文字閱讀系統(tǒng)[J],數(shù)字技術(shù)與應用,2016(01):87-87.
[3]官洪運,許廣洋,于融正,基于云端的視頻圖像識別系統(tǒng)的實現(xiàn)[J].微型機與應用,2016,35 (22):51-53.
[4]劉洋,黃欣,基于圖像識別的網(wǎng)上閱卷系統(tǒng)的設(shè)計[J].電子技術(shù)與軟件工程,2016 (19):90-91.
[5]嚴雷,楊曉剛,郭鴻飛等.結(jié)合圖像識別的移動增強現(xiàn)實系統(tǒng)設(shè)計與應用[J].中國圖象圖形學報,2016,21(02):184-191.