圖像檢索研究的知識圖譜分析

夏紅玉，李玉海

(1.湖北工業(yè)大學(xué)，武漢 430068；2.華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院, 武漢 430079)

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圖像檢索研究的知識圖譜分析

夏紅玉1，李玉海2

(1.湖北工業(yè)大學(xué)，武漢 430068；2.華中師范大學(xué)信息管理學(xué)院, 武漢 430079)

以Web of ScienceTM 核心合集數(shù)據(jù)庫收錄的關(guān)于圖像檢索領(lǐng)域研究近十年的論著為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。利用Citespace和Spss軟件，對所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行共引分析和聚類分析，繪制出圖像檢索領(lǐng)域的著作機(jī)構(gòu)圖譜、文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜，展示了該領(lǐng)域的研究力量分布，確定了該領(lǐng)域的代表人物、代表作品；同時利用軟件提供的詞頻探測技術(shù)繪制出圖像檢索領(lǐng)域的研究熱點知識圖譜以及研究前沿與發(fā)展知識圖譜，揭示了該領(lǐng)域近十年的研究熱點、研究前沿及其發(fā)展趨勢。

圖像檢索；研究熱點；研究現(xiàn)狀；可視化；CiteSpace

引言

圖像檢索就是根據(jù)對圖像內(nèi)容的描述，在目標(biāo)圖像集合中找到具有指定特征或包含指定內(nèi)容的圖像[1]。早在20世紀(jì)70年代，人們就開始研究如何對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的管理和檢索。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，近十年內(nèi)圖像檢索的研究出現(xiàn)了哪些研究熱點，涌現(xiàn)出了哪些核心作者群，研究的現(xiàn)狀如何？在此背景下，本文在文獻(xiàn)挖掘和可視化軟件平臺的基礎(chǔ)上，通過對近年來相關(guān)文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)分析和重要文獻(xiàn)信息的解讀，對我國近10年圖像檢索領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進(jìn)行系統(tǒng)梳理。

1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究所采用數(shù)據(jù)來源于美國科學(xué)情報所(Institute for Scientific Information)出版的 Web of Knowledge。在其下的 Web of ScienceTM核心合集數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索，數(shù)據(jù)庫包括引文數(shù)據(jù)庫 SCI-EXPANDED，SSCI，A & HCI，CPCI-S以及CPCI-SSH，數(shù)據(jù)檢索起止時間段設(shè)定為“2005”到“2014”，采集數(shù)據(jù)的時間為2014年8月28日，檢索時分別以標(biāo)題=Image retrieval、標(biāo)題=multimedia retrieval AND image、標(biāo)題=CBIR檢索式進(jìn)行檢索，去重后得到1424條題錄數(shù)據(jù)，然后選擇學(xué)科類別為“Computer Science”。本研究以檢索到的1424條題錄數(shù)據(jù)(包括題目、摘要和被引文獻(xiàn)等)為數(shù)據(jù)源。每個文獻(xiàn)記錄代表一篇引文(Citingarticle)，而在每條記錄中的參考文獻(xiàn)被稱作被引文獻(xiàn)(Cited article)[2]。

1.2 研究方法

科學(xué)文獻(xiàn)之間的相互聯(lián)系形成了引證與被引證的關(guān)系，本文主要對文獻(xiàn)進(jìn)行共被引分析及聚類分析。共被引文獻(xiàn)是指被同一篇論文同時引用的文獻(xiàn)，具有共被引關(guān)系的兩篇論文往往具有類似的研究內(nèi)容，而共被引的次數(shù)可以用來衡量不同文獻(xiàn)研究內(nèi)容的相似程度[3]。聚類分析是依照“物以類聚”的原理，根據(jù)事物本身的特性研究個體的分類[4]。對文獻(xiàn)進(jìn)行聚類，使同一類內(nèi)的文章具有類似的研究內(nèi)容，可以得到學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)的研究熱點。通過共引分析結(jié)合聚類分析，可以觀察到研究領(lǐng)域隨著時間的發(fā)展趨勢，對研究熱點與前沿的跟蹤具有重要意義[5]。

本文采用文獻(xiàn)計量學(xué)分析軟件CitespaceII和Spss相結(jié)合，分析圖像檢索研究領(lǐng)域的進(jìn)展和主要研究熱點。在目前常用的文獻(xiàn)信息分析與挖掘軟件中，Citespace 在可視化的算法和展示效果方面具有優(yōu)勢，而Spss可以彌補(bǔ)Citespace在數(shù)據(jù)清洗功能方面的不足，便于對文獻(xiàn)主題進(jìn)行分析。

2 圖像檢索領(lǐng)域的研究力量分布

對開展圖像檢索研究的國家和機(jī)構(gòu)進(jìn)行可視化分析，可以明確該學(xué)科的研究力量分布。在CiteSpace軟件的界面上，導(dǎo)入下載的數(shù)據(jù)源，時區(qū)確定為2005-2014年，設(shè)置時間跨度為1，即將2005-2014年分為10個時間段進(jìn)行處理，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點確定為Country和 Institution，數(shù)據(jù)抽取對象為top30，閾值選擇為(2,2,20)，(4,3,20)，(3,3,20)，運行CiteSpace，得到數(shù)字圖像檢索研究的國家和機(jī)構(gòu)綜合性分析圖譜，其中，大的圓形節(jié)點代表國家，處于分支上的小的節(jié)點代表機(jī)構(gòu)，共有143個節(jié)點，151條連線，如圖1所示。表1中的數(shù)據(jù)為從Citespace中導(dǎo)出，經(jīng)過spss軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、再聚類的圖像檢索領(lǐng)域研究力量區(qū)域分布統(tǒng)計。

圖1 圖像檢索研究的國家機(jī)構(gòu)圖譜

圖1顯示了數(shù)字圖像檢索領(lǐng)域的研究力量來自多個國家和機(jī)構(gòu)，中國和美國為該領(lǐng)域論文發(fā)表的主要國家，結(jié)合表1，從發(fā)文頻次、中心性兩個方面對結(jié)果進(jìn)行分析。首先，從發(fā)文頻次來看，我國大陸地區(qū)的發(fā)文量最多，為585篇，位居第二位的是美國，發(fā)文364篇，緊隨其后的是我國臺灣地區(qū)、韓國、印度、新加坡、法國、日本、德國等。由此可見，中國和美國的文獻(xiàn)貢獻(xiàn)率最大，并且遠(yuǎn)高于其它國家。

在Citespace中，中心度指某一節(jié)點所在網(wǎng)絡(luò)中通過該點的任意最短路徑的條數(shù)，是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點在整體網(wǎng)絡(luò)中所起連接作用大小的度量，在相同的分析頻次中，中心性越大，其作用越大。從中心性來看，在整個網(wǎng)絡(luò)中，美國的節(jié)點中心性最大為0.99，這表明在整個共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中絕大部分國家都直接或間接地與其有合作關(guān)系，圖1中絕大多數(shù)國家節(jié)點與美國節(jié)點之間都有連線，這一現(xiàn)象更加證明了這一點，再重新聚類后，合并了許多處于同一地區(qū)的研究機(jī)構(gòu)，也就是說，與美國相連的實際節(jié)點數(shù)大于圖1中所顯示的節(jié)點數(shù)。緊隨其后的是中國，中心性為0.66。由此可知，雖然我國的發(fā)文頻次大約是美國的兩倍，但我國的中心度卻小于美國。說明我國在圖像檢索領(lǐng)域的研究成果雖多，但平均研究水平低于美國。與德國相比而言，雖然其發(fā)文頻次只有71，但其中心度卻有0.5，說明在圖像檢索領(lǐng)域，其研究成果雖不多，卻具有很高的影響力。在中心度方面，排在前幾位的國家還有：韓國、瑞士、英國、新加坡、印度?？傮w而言，我國及美國在圖像檢索領(lǐng)域中的研究具有重要的作用。

3 圖像檢索領(lǐng)域的文獻(xiàn)共引分析

利用CiteSpace信息可視化軟件對前面確定的1424條文獻(xiàn)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行可視化分析，將網(wǎng)絡(luò)節(jié)點選為Cited Reference，數(shù)據(jù)抽取為top20，其他條件不變，運行得到數(shù)字圖像研究的文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)知識圖譜(圖2)，其中節(jié)點111個，連線244條。

圖2 圖像檢索的文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜

3.1 數(shù)字圖像領(lǐng)域的早期研究者及其代表作品

運用CiteSpace軟件對學(xué)科領(lǐng)域的文獻(xiàn)信息可視化，能夠較為直觀地識別學(xué)科領(lǐng)域的經(jīng)典基礎(chǔ)文獻(xiàn)[6]。由圖3可知，圖像檢索最早期的研究可以追溯到1962年，M.K.HU首次提出圖像識別的幾何矩理論，并證明了所提出的7個矩對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)和比例變化均保持了不變[7]，為目前圖像檢索領(lǐng)域奠定了研究基礎(chǔ)。1991年SWAIN MJ等人提出了顏色檢索的基本思想和算法，并進(jìn)一步證明了顏色直方圖的像素數(shù)目相同時，直方圖相交的運算結(jié)果反映了兩個直方圖的街區(qū)距離，進(jìn)一步說明了算法的含義[8]。這開創(chuàng)了圖像檢索領(lǐng)域研究的新起點——基于內(nèi)容的圖像檢索。

3.2 數(shù)字圖像領(lǐng)域高頻文獻(xiàn)及關(guān)鍵節(jié)點文獻(xiàn)

在文獻(xiàn)共被引網(wǎng)絡(luò)中，不同聚類之間通過關(guān)鍵節(jié)點相連接。根據(jù)陳超美博士的定義，共被引網(wǎng)絡(luò)圖譜中的關(guān)鍵節(jié)點是圖譜中連接兩個以上不同聚類，且相對中心度和被引頻次較高的節(jié)點。這些節(jié)點可能成為網(wǎng)絡(luò)中由一個時間段向另一個時間段過渡的關(guān)鍵點[9]?；诖?，結(jié)合表2對圖2中的節(jié)點文獻(xiàn)進(jìn)行分析，確定了中心度和被引頻次相對較高的10篇關(guān)鍵節(jié)點文獻(xiàn)。

從表2可以看出，在中心度和被引次數(shù)相對較高的前十篇文獻(xiàn)中，RUIY和MANJUNATH BS兩人都有兩篇文章入選。被引次數(shù)最高的三篇分別是SMEULDERS AWM等人的《Content-Based Image Retrieval at the End of the Early Years》，這是一篇綜述性的論文，文章基于200篇參考文獻(xiàn)，討論了基于內(nèi)容的圖像檢索的工作條件，以及圖像檢索系統(tǒng)的計算步驟[10]。RUI Y等人在《Relevance feedback: a power tool forinteractive content-based image retrieval》一文中，在基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的低層特征和高層語義之間的差距，以及人類感知的視覺內(nèi)容的主體性兩個特點上，提出了一種基于相關(guān)反饋的交互式檢索方法。在檢索過程中，用戶高層次的查詢和感知主體動態(tài)更新的權(quán)重，捕獲基于用戶的反饋。實驗結(jié)果表明：該方法大大降低了組成查詢用戶的努力，且更精確地捕獲用戶的信息需求[11]。SWAIN MJ等人的《Color Indexing》在前文中已經(jīng)分析過了，在此不再贅述。

表2 圖像檢索研究的10篇關(guān)鍵節(jié)點文獻(xiàn)

中心度居于第一位的是MANJUNATH BS在2001年發(fā)表的《Color and texture descriptors》一文。在這篇文章中作者主要介紹了基于顏色和紋理的描述子。標(biāo)準(zhǔn)的顏色描述子包括使用Haar變換編碼的直方圖描述子，一個主色描述子及一個色彩分布描述子；三種紋理描述子包括一個均描述均勻紋理區(qū)域的描述子，一個描述局部邊緣分布的描述子以及一個小型的紋理瀏覽描述子[12]。作者在文中從三個方面對描述子的效用進(jìn)行評價：描述子在相似性檢索、特征提取、存儲和表示復(fù)雜性，以實驗結(jié)果展示了描述子的效率。

4 圖像檢索領(lǐng)域的研究熱點與現(xiàn)狀可視化分析

4.1 圖像檢索研究熱點知識圖譜

研究熱點是在某段時期內(nèi)，相互聯(lián)系且數(shù)量相對較多的一類文獻(xiàn)共同探討的研究問題。從文獻(xiàn)計量學(xué)的角度看，在某學(xué)科領(lǐng)域內(nèi)被引頻次最高的研究型文獻(xiàn)通常是該領(lǐng)域研究熱點的集中體現(xiàn)。主題詞是一篇文章的核心和精髓所在，是對文章主題的高度概括和精煉，是規(guī)范化的語言。對文章的主題詞進(jìn)行分析，頻次較高的主題詞在一定程度上可以看作是該領(lǐng)域的研究熱點[13]。在該研究領(lǐng)域中，我們把主題詞作為熱點詞匯來源，借助CiteSpace信息可視化軟件對文獻(xiàn)題錄中的主題詞進(jìn)行分析，通過顯示高頻主題詞來確定信息服務(wù)研究的熱點領(lǐng)域。據(jù)此，將前文確定的數(shù)據(jù)源導(dǎo)入CiteSpace中，網(wǎng)絡(luò)節(jié)點確定為關(guān)鍵詞，選擇適當(dāng)?shù)拈撝担\行CiteSpace軟件，生成的一個基于關(guān)鍵詞的知識圖譜，如圖3所示。圖中共有96個節(jié)點，229條連線。其中出現(xiàn)頻次較多的關(guān)鍵詞在一定程度上代表了該領(lǐng)域的研究熱點[14]。

圖3 圖像檢索研究關(guān)鍵詞圖譜

從圖3我們可以清晰地看到圖像研究的重點領(lǐng)域，從CiteSpace導(dǎo)出的熱點詞中選取頻次排名較高的詞，去掉不具有代表意義的高頻詞，如：image retrieval，同時對意思相同的詞進(jìn)行合并統(tǒng)計，如：content-based image retrieval、content based image retrieval、cbir合并為content-based image retrieval，可以得到信息服務(wù)的熱點詞統(tǒng)計表，見表3。

表3 圖像檢索高頻熱點詞列表

從圖3可以看出，image features(圖像特征)的節(jié)點最大，這說明2005-2014年間，圖像檢索領(lǐng)域非常注重對圖像特征的研究，以至于產(chǎn)生了大量的相關(guān)文獻(xiàn)。緊隨第二的是content-based image retrieval(基于內(nèi)容的圖像檢索)，可見在這十年間，在圖像檢索領(lǐng)域，圖像特征的研究是基于圖像內(nèi)容的特征，即圖像的顏色、紋理、形狀等。

其他的主題詞，如：relevance feedback(相關(guān)反饋)、recognition(圖像識別)、image segmentation(圖像分割)、feature extraction(特征提取)、similarity(相似度等)、descriptors(描述子)和region-based image retrieval(基于區(qū)域的圖像檢索)的出現(xiàn)頻次依次遞減。這些熱點關(guān)鍵詞僅從字面意思理解就與圖像的內(nèi)容特征直接相關(guān)，即與基于內(nèi)容的圖像檢索直接相關(guān)，是基于內(nèi)容的圖像檢索研究內(nèi)容的不同分支。

其余主題詞：classification(分類)、system(系統(tǒng))、algorithm(算法)、databases(數(shù)據(jù)庫)、representation(表示)、model(模型)、framework(框架)、image annotation(圖像標(biāo)注)、semantics(語義)、performance(性能)和support vector machines(支持向量機(jī))，僅從字面意思理解，不能判斷它與某個主題是否直接相關(guān)，但從圖3可知，它們都與image features、content-based image retrieval、relevance feedback三個主題熱點詞節(jié)點有連線，因此可以推斷出這些主題詞語與圖像內(nèi)容特征的檢索有關(guān)聯(lián)。

綜上所述，在近十年的時間領(lǐng)域里，基于圖像內(nèi)容特征的圖像檢索是該研究領(lǐng)域的熱點。

4.2 圖像檢索研究前沿知識圖譜

利用CiteSpace提供的詞頻探測技術(shù)，通過考察詞頻的時間分布，將其中頻次變化率高的詞(burstterm)從大量的主題詞中探測出來，依靠詞頻的變動趨勢，而不僅僅是頻次的高低，來確定國際科學(xué)技術(shù)政策研究的前沿領(lǐng)域和發(fā)展趨勢[15]。將之前檢索到的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入到CiteSpace中，設(shè)置合適的閾值，運行軟件，共探測出25個膨脹詞，得到圖像檢索研究前沿知識圖譜(如圖4所示)。

圖4 圖像檢索研究突現(xiàn)詞圖譜

由圖4以及CiteSpace導(dǎo)出的數(shù)據(jù)可以看出，主題詞變化率最高的是retrieval system(檢索系統(tǒng))，其突變率達(dá)到了25.01，這表明圖像檢索領(lǐng)域中，圖像檢索系統(tǒng)獲得了廣泛關(guān)注，是研究熱點與重點。另外，Image content(圖像內(nèi)容)突變率達(dá)到了5.63，與之相關(guān)的另外兩個主題詞——image features(圖像特征)、feature vectors(特征向量)突變率分別達(dá)到了5.17和4.72，這表明圖像檢索領(lǐng)域?qū)D片特征內(nèi)容的研究仍可能是以后研究的熱點。除此之外，retrieval technique(檢索技術(shù))、algorithm(算法)和relevance feedback(相關(guān)反饋)、classification(分類)、recognition(識別)等主題詞的突變率也比較突出。由此可以確定圖像特征、圖像檢索算法、相關(guān)反饋和圖像識別等領(lǐng)域是近年來圖像檢索領(lǐng)域研究的熱點。

4.3 圖像檢索領(lǐng)域研究發(fā)展現(xiàn)狀分析

關(guān)鍵詞是一篇文章的核心和精髓所在，對文章的關(guān)鍵詞的內(nèi)容進(jìn)行分析，頻次較高的關(guān)鍵詞在一定程度上可以看作是該領(lǐng)域的研究熱點。通過對不同時區(qū)內(nèi)熱點關(guān)鍵詞的數(shù)量進(jìn)行分析，可以得出該領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。下面將通過對關(guān)鍵詞的聚類分析，統(tǒng)計近年來被引頻次大于10的關(guān)鍵詞，進(jìn)行時區(qū)分析，通過每個時區(qū)內(nèi)顯示高頻關(guān)鍵詞的數(shù)量和引用情況來分析圖像檢索領(lǐng)域研究的發(fā)展現(xiàn)狀，具體見圖5。

圖5 圖像檢索關(guān)鍵詞聚類時區(qū)視圖

從圖5可以看到，圖像檢索領(lǐng)域每年新增的關(guān)鍵詞呈現(xiàn)遞減趨勢。通過計算每個時區(qū)排在前20名被引次數(shù)最高的關(guān)鍵詞的共現(xiàn)頻次得到表4。結(jié)合表4與圖5可以得知：近十年內(nèi)圖像檢索領(lǐng)域的研究內(nèi)容與研究基礎(chǔ)基本上在2006年以前已經(jīng)成型，并且近十年內(nèi)一直沒有太大突破。2009年以后幾乎沒有產(chǎn)生新的研究熱點。由此數(shù)據(jù)可以推斷，在2005年之前，圖像檢索領(lǐng)域取得了突破性成就，開創(chuàng)了基于內(nèi)容的圖像檢索研究領(lǐng)域，并且向圖像特征、圖像檢索算法、相關(guān)反饋和圖像識別等方向多元化發(fā)展。其后的研究并未取得突破性成果，因此可以認(rèn)為自2006年后，圖像檢索領(lǐng)域一直處于研究的瓶頸期。

表4 圖像檢索熱點關(guān)鍵詞時區(qū)貢獻(xiàn)力列表

5 結(jié)語

本文以圖像檢索為研究對象，以Web of ScienceTM核心合集數(shù)據(jù)庫收錄的關(guān)于圖像檢索研究領(lǐng)域近十年的論著為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。利用動態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析的信息可視化技術(shù)及工具CiteSpace對其進(jìn)行分析，運用科學(xué)計量的方法以知識圖譜的方式展示圖像檢索領(lǐng)域的研究力量分布以及相關(guān)的代表人物、代表文獻(xiàn)，分析了信息服務(wù)當(dāng)前的研究熱點和研究的發(fā)展趨勢，由此得出以下結(jié)論：

(1)圖像檢索力量來自多個國家和機(jī)構(gòu)，這些研究機(jī)構(gòu)主要分布在中國、美國、韓國、德國等國家，并且大多是大學(xué)和研究所，它們在圖像檢索領(lǐng)域的研究具有非常重要的作用。(2)從文獻(xiàn)的發(fā)表時間來看，圖像檢索領(lǐng)域較早時期的節(jié)點文獻(xiàn)是1962年M.K.HU的《Visual pattern recognition by moment invariants》，首次提出圖像識別的幾何矩理論；從文獻(xiàn)的重要性來看，SMEULDERS AWM、SWAIN MJ、RUI Y、MANJUNATH BS、LOWE DG等人是該領(lǐng)域內(nèi)的重要代表人物，圖像檢索領(lǐng)域的關(guān)鍵節(jié)點文獻(xiàn)大多由他們撰寫。(3)通過詞頻探測技術(shù)，確定圖像檢索領(lǐng)域的研究熱點主題包括圖像檢索系統(tǒng)、圖片特征、圖像檢索算法、相關(guān)反饋、圖像識別等領(lǐng)域。(4)通過關(guān)鍵詞時區(qū)分析得到：近十年內(nèi)圖像檢索領(lǐng)域的研究內(nèi)容與研究基礎(chǔ)，在2006年以前已經(jīng)基本成型，其后研究并未取得突破性成果，因此，自2006年以后，圖像檢索領(lǐng)域一直處于研究的瓶頸期。

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(責(zé)任編輯：朱愛瑜)

Knowledge Map Analysis of Image Retrieval Research

XIA Hong-yu, LI Yu-hai

(1.Hubei University of Technology, Wuhan 430068, China;2.Central China Normal University, Wuhan 430079, China)

Based on papaers on image retrieval research in the core collection database of Web of Science for nearly ten years, by using Citespace and Spss, this paper conducts co-citation analysis and cluster analysis.It makes the country-institution map and the literature co-citation network map in the field of image retrieval field, shows the research distribution and confirms the representative scientists and documents in this field.At the same time, with the frequency detection technology which is provided by CiteSpace, it discloses the esearch hotspots, research fronts and development trends by mapping the knowledge map of them in the image retrieval field.

image retrieval; esearch hotspot; research status; visualization; CiteSpace

G252.8

A

1006-1525(2016)06-0117-09

夏紅玉，女，館員。

2016-05-27