芻議大數(shù)據(jù)背景下的圖形處理技術(shù)及圖形識(shí)別探索

摘要：自2016年美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬政府正式啟動(dòng)“大數(shù)據(jù)研究和發(fā)展倡議”以來，大數(shù)據(jù)以勢(shì)不可擋之勢(shì)席卷全球，成為信息化和互聯(lián)網(wǎng)之后的又一大信息革命高峰，而數(shù)據(jù)資源也因此成為等同于自然資源和人力資源又一項(xiàng)國(guó)家戰(zhàn)略發(fā)展資源。大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，讓社會(huì)個(gè)各個(gè)領(lǐng)域受到廣泛影響。與此同時(shí)，隨著圖形圖像產(chǎn)品在各個(gè)領(lǐng)域的不斷滲透，人們對(duì)計(jì)算機(jī)處理圖形的速度和效率提出了更高的要求，如何在大數(shù)據(jù)時(shí)代背景下優(yōu)化圖形處理技術(shù)，并圖像識(shí)別進(jìn)行智能化處理變得尤為重要?；诖?，本文就大數(shù)據(jù)背景下的圖形處理技術(shù)及圖形識(shí)別技術(shù)展開討論。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);圖形處理;圖形識(shí)別

中圖分類號(hào)：TP391.41? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ?文章編號(hào)：1007-9416（2020）04-0000-00

0 引言

隨著社會(huì)各個(gè)行業(yè)對(duì)圖形處理和圖形識(shí)別的需求不斷增多以及人大數(shù)據(jù)技術(shù)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)圖形識(shí)別技術(shù)也越來越受到科研人士的關(guān)注，然而就當(dāng)前的形勢(shì)而言，我國(guó)的圖形處理還處于初級(jí)發(fā)展階段，對(duì)于相關(guān)圖像識(shí)別算法的應(yīng)用還比較單一，這在一定程度上阻礙了圖像識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，亟待在新的時(shí)代背景下采取新的處理手段。而大數(shù)據(jù)的到來，為圖形處理帶來了全新變革，利用大數(shù)據(jù)云處理提供彈性可拓展的基礎(chǔ)設(shè)備，實(shí)現(xiàn)圖形處理技術(shù)和圖形識(shí)別技術(shù)的全面升級(jí)。

1 大數(shù)據(jù)的概念、基本特征以及處理方式

概念：大數(shù)據(jù)指的是不能在一定時(shí)間內(nèi)用我們的常規(guī)軟件對(duì)其進(jìn)行抓取、管理和處理，在各色各樣的數(shù)據(jù)中，快速的抓取到一些就對(duì)價(jià)值的信息，適用于數(shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算機(jī)云計(jì)算等一些常見的存儲(chǔ)系統(tǒng)。

特征：大數(shù)據(jù)具有四個(gè)特征。一是數(shù)據(jù)量巨大，二是數(shù)據(jù)的類型多樣化，三是數(shù)據(jù)處理的速度快，四是它的價(jià)值密度較低[1]。

處理方式：一是采集。大數(shù)據(jù)的采集指的是利用多個(gè)不同的數(shù)據(jù)庫(kù)來接收從客戶端發(fā)過來的數(shù)據(jù)，用戶可以通過訪問數(shù)據(jù)庫(kù)來查詢這些數(shù)據(jù)。比如說電商就可以通過MySQL將數(shù)據(jù)儲(chǔ)存起來，其他的一些數(shù)據(jù)庫(kù)亦可以用于大數(shù)據(jù)的采集。在大數(shù)據(jù)的采集過程中，最大特點(diǎn)之一就是并發(fā)數(shù)較高[2]，這是因?yàn)樵谕瑫r(shí)可能有很多個(gè)用戶對(duì)其進(jìn)行訪問，如淘寶購(gòu)物和火車票的購(gòu)買等，他們的并發(fā)量有時(shí)候甚至能高達(dá)數(shù)百萬，所以這就意味著需要采用更大的數(shù)據(jù)庫(kù)才能容納下如此龐大的數(shù)據(jù)。而就是數(shù)據(jù)的導(dǎo)入和預(yù)處理。在采集端本身就已經(jīng)有很多的數(shù)據(jù)，然而要想對(duì)如此大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，仍是需要見這些數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)較為集中的大數(shù)據(jù)庫(kù)中，在導(dǎo)入過程中，還可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行一些清洗和預(yù)處理等操作。第三是分析和統(tǒng)計(jì)，數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析就要用到分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，利用分布式數(shù)據(jù)庫(kù)來進(jìn)行存儲(chǔ)和匯總，這有這樣才能滿足客戶的需求。第四就是挖掘。挖掘和之前的分析統(tǒng)計(jì)的不同之處就在于在挖掘前就要首先設(shè)計(jì)好主題，主要表現(xiàn)為在計(jì)算機(jī)上進(jìn)行一定的計(jì)算，進(jìn)而起到一個(gè)預(yù)測(cè)的效果。較為典型的計(jì)算為Kmenas、SVM等，主要用到的工具有Hapdoop和Mahout[3]等，這一過程的挑戰(zhàn)性比較大且比較復(fù)雜，一般是以單程線為主，充分了解大數(shù)據(jù)的基本特征，對(duì)于實(shí)現(xiàn)其在圖形識(shí)別處理技術(shù)中的應(yīng)用有著重大意義。

2 大數(shù)據(jù)背景下圖形處理技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

我國(guó)計(jì)算機(jī)取得了十分快速的發(fā)展，許多優(yōu)秀的學(xué)者不斷投入到大數(shù)據(jù)圖形識(shí)別技術(shù)的研究中去，并且取得了較為顯著的成果，這些成果現(xiàn)如今以及得到了廣泛的應(yīng)用。然而我國(guó)基于大數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)圖像識(shí)別技術(shù)還處在初級(jí)探索階段，實(shí)現(xiàn)的智能化高效處理還停留在一些簡(jiǎn)單的目標(biāo)識(shí)別，再加上對(duì)于圖形庫(kù)的依賴，使得此項(xiàng)技術(shù)再次遭到了限制，倘若稍微增大一些圖形的復(fù)雜性或者圖形識(shí)別的范圍，其圖形識(shí)別根本就難以實(shí)現(xiàn)。這里的限制主要表現(xiàn)在兩個(gè)方面：首先是就計(jì)算機(jī)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的限制，其次是應(yīng)用場(chǎng)景的限制，在進(jìn)行較大范圍的圖形識(shí)別時(shí)，其識(shí)別精度和效率都將大打折扣，所以就當(dāng)下的圖形識(shí)別技術(shù)而言，這兩方面的限制尤為重大。這些年我國(guó)包括圖形識(shí)別在內(nèi)的各個(gè)領(lǐng)域都取得了較大的發(fā)展，但是相對(duì)于發(fā)達(dá)國(guó)家而言，還存在很大的差距，再加上國(guó)內(nèi)所使用的軟件以及如GUP的處理硬件也比較落后，導(dǎo)致我國(guó)在該領(lǐng)域的發(fā)展較為緩慢，只能依靠一些先進(jìn)的國(guó)外軟件和產(chǎn)品。另外，我國(guó)的圖形處理方面更加傾向于對(duì)于二維圖像的處理，對(duì)于高維、復(fù)雜的圖形處理識(shí)別研究十分匱乏，所以，大數(shù)據(jù)時(shí)代下圖形識(shí)別對(duì)于研究范圍、計(jì)算機(jī)系統(tǒng)性能以及識(shí)別精度等方面都提出了更大的挑戰(zhàn)。以下進(jìn)行具體分析：

（1）大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)量和流量十分巨大，在復(fù)雜變幻的網(wǎng)絡(luò)中存在極大的安全隱患，如何在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下保證圖形的儲(chǔ)存安全[4]是當(dāng)下亟待解決的問題之一。

（2）大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)對(duì)于網(wǎng)絡(luò)硬件設(shè)備提出了更高的要求，計(jì)算機(jī)硬件決定了網(wǎng)絡(luò)傳輸速度和效率，因?yàn)樾聲r(shí)代背景下還需要面臨的一大關(guān)鍵問題就是計(jì)算機(jī)硬件升級(jí)和創(chuàng)新。

3總結(jié)

科技革命推動(dòng)了互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，而隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，人們對(duì)于計(jì)算機(jī)技術(shù)圖形識(shí)別技術(shù)的研究將會(huì)不斷深入。從圖形識(shí)別技術(shù)在大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的挑戰(zhàn)來看，該技術(shù)將會(huì)更多的融入人工智能技術(shù)，并將其和傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)圖像算法相結(jié)合，利用高效、精準(zhǔn)的圖形處理硬件，對(duì)輸入系統(tǒng)內(nèi)的圖形進(jìn)行全方位分析和處理，將圖形內(nèi)容數(shù)據(jù)化，提取出關(guān)鍵的圖形信息，更好的滿足社會(huì)各界對(duì)圖形識(shí)別技術(shù)的需求。

參考文獻(xiàn)

[1] 趙銳.基于大數(shù)據(jù)背景下的圖形處理技術(shù)變革探索[J].電子測(cè)試，2014（20）：143-144+140.

[2] 朱平哲.基于大數(shù)據(jù)背景下的圖形處理技術(shù)變革探索[J].現(xiàn)代信息科技，2019，3（02）：77-78+81.

[3] 張茲洋.計(jì)算機(jī)圖形學(xué)與圖形圖像處理技術(shù)的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)產(chǎn)品與流通，2020（01）：9.

[4] 李震.計(jì)算機(jī)圖形技術(shù)在數(shù)據(jù)計(jì)算方面的應(yīng)用[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2019，37（11）：69-70.

收稿日期：2020-03-06

作者簡(jiǎn)介：周志勇（1985—），男，江西上饒人，博士，講師，研究方向：圖像處理。

Discussion on Graphics Processing Technology and Graphics Recognition under the Background of Big Data

ZHOU Zhi-yong

（Shangrao Normal University，Shangrao Jiangxi? 334000）

Abstract：Since the US President Barack Obama Administration officially launched the "big data research and development initiative" in 2016， big data has swept the world with an irresistible momentum， becoming another information revolution peak after informatization and the Internet， and data resources have thus become another national strategic development resource equivalent to natural resources and human resources. The arrival of the era of big data has affected all areas of society. At the same time， with the continuous penetration of graphics and image products in various fields， people put forward higher requirements for the speed and efficiency of computer graphics processing. How to optimize the graphics processing technology in the era of big data， and image recognition for intelligent processing becomes particularly important. Based on this， this paper discusses the graphics processing technology and graphics recognition technology under the background of big data.

Key words： big data; graphic processing; graphic recognition