基于知识图谱的我国图像检索研究进展可视化分析

　　摘要：图像检索研究领域技术和热点随着数字图像技术迅速发展不断发生变化.以CNKI期刊全文数据库为数据源，采用文献计量学方法，利用网络分析工具Citespace软件对2008—2017年国内图像检索研究进行知识图谱可视化分析，揭示我国图像检索研究现状和未来发展趋势.研究结果表明，图像检索算法、图像特征提取和图像语义研究成为重要的热点主题，相关反馈研究、多特征融合检索、深度学习算法以及图像自动标注技术成为重要的研究前沿。

　　关键词：图像检索,知识图谱,可视化,CiteSpace

　　图像检索技术是图像处理和应用的关键技术，如何有效、准确地检索图像资源，成为学术界研究的热点之一.基于文本内容的图像检索技术(Text-BasedImageRetrieval，TBIR)和基于内容的图像检索技术(Content-BasedImageRetrieval，CBIR)是图像检索研究领域的重要技术.但这两种技术无法解决图像检索过程中的语义鸿沟问题，一些新的图像检索技术不断出现，如基于联想和基于深度学习算法的图像检索算法等等.

　　本文以文献计量学为视角，结合可视化分析软件Citespace，检索中国知网2008—2017年发表的图像检索文献，绘制国内图像检索研究知识图谱，揭示近十年来图像检索研究领域过去的关注点、现在的热点以及未来的发展趋势，为促进图像检索领域的快速发展提供数据支撑和理论支持.

　　1数据来源和研究方法概述

　　1.1数据来源

　　CNKI(中国学术文献网络出版总库)是全球最大的中文数据库，以CNKI数据库为检索来源，可以保证研究数据的全面性和准确性.本文研究的检索期刊论文的时间范围限定在2008年1月至2017年12月，检索时间为2018年2月.检索方式选择专业检索;将“图像检索”限定在“主题”字段进行精确检索，共检索到有关图像检索的文献为2579篇，剔除新闻、期刊目录、通知、会议等与研究主题无关的文献7篇.将2572篇图像检索文献数据按照Refworks格式进行保存.

　　1.2研究方法

　　本文采用知识图谱分析方法，揭示学科发展规律和未来态势.首先从CNKI检索所需文献资源，并按照Refworks格式进行保存.研究采用基于Java语言和引文分析理论的可视化软件Citespace，利用Citespace软件通过绘制共词聚类图谱、时区图谱等可视化方式，分析学科研究现状、研究热点以及学科未来演变趋势等等.

　　2国内图像检索可视化分析

　　2.1文献年代分布

　　论文载文量的变化，在一定程度上反映该学科的理论水平和发展速度[1].笔者对CNKI数据库检索的2572篇文献进行统计，并利用Excel软件绘制出图像检索文献年代分布折线图.2008—2017年图像检索研究领域总体呈下降趋势.虽然平均每年的发文数量约为257篇.但是图像检索领域的学术关注度呈下降趋势，学科领域进入瓶颈期，但不代表图像检索领域会停滞，反而会随着数字图像技术急速发展，如人脸识别、自动驾驶等技术的发展，图像检索领域将会面临新一轮的发展.

　　2.2作者-机构分析

　　核心作者的确定可以依据普赖斯定律，即研究领域最高产作者的发文量来确定核心作者范围.根据核心作者计算公式，我们将发表3篇或3篇以上论文的作者确定为核心作者.发文量≥8的高产作者和发文数量.孙君顶发文量排名第一，17篇;赵珊发文量排名第二，15篇;木拉提·哈米提排名第三，发文量为12篇;彭进业发文量排名第四，11篇;毋小省排名第五，发文量为11篇.国内图像检索研究的机构主要是高校，其中河南理工大学计算机科学与技术学院、辽宁师范大学计算机与信息技术学院、西北大学信息科学与技术学院以及辽宁工程技术大学电子与信息工程学院是主要研究机构.笔者研究的文献数据从2008—2017年，时间跨度有10年，图像检索研究领域的学者和机构有可能会出现研究方向转移现象，为了更加准确把握图像检索最新的研究学者和研究机构，笔者通过Citespace软件对作者和机构分别进行突现算法检测.

　　我们发现，图像检索研究领域在2008—2017十年期间，研究作者和研究机构发生了变化.在2013年左右，国内图像检索研究形成了一个相对稳定的研究团队，主要是以河南理工大学计算机科学与技术学院的孙君顶、赵珊和毋小省为主，研究成果颇丰.2014—2017年，国内图像检索领域形成了新的研究团队，主要以新疆医科大学医学工程技术学院的阿布都艾尼·库吐鲁克、木拉提·哈米提、伊力扎提·阿力甫、杨芳和员伟康为主，主要研究新疆地区特色草药和疾病的医学图像检索.同时，南京理工大学计算机科学与工程学院和合肥工业大学计算机与信息学院等机构最近几年在图像检索领域也取得了较多的研究成果.

　　2.3期刊分析

　　期刊载文分析主要反映学科研究文献的期刊分布情况，其中核心期刊的载文量水平较高，更能反映学科研究水平.因此本文的期刊分析，都以核心期刊为主，图像检索的期刊总体上都属于计算机期刊，如《计算机工程与应用》《计算机科学》《计算机应用》等，符合图像检索领域的研究特点，图像检索离不开计算机技术支撑.同时，在核心期刊发文量是1347篇，而发文总量是2572篇，占比是52.37%，表明图像检索领域文献的研究深度和研究质量都具有较高的水平.

　　2.4基金分析

　　统计分析各基金项目尤其是国家级基金项目对某一学术主题的支持情况，可以掌握该领域的学术地位以及受重视程度.通过对文献基金数据分析，2572篇文献共有1513项各类基金资助，资助比例达到58.83%;其中，国家级基金项目，如国家自然科学基金和国家社会基金等，共有1133项，资助比例达到44.05%.这些数据表明，图像检索研究领域得到国家以及各省市的重视，因为图像检索的成果可以直接应用于人工智能、无人驾驶、医学图像管理、计算机应用和自然地理等各个方面.

　　2.5研究热点和趋势分析

　　2.5.1关键词共现知识图谱

　　关键词是对文章主题的高度概括和凝练，是文章的核心和精髓.高频关键词常用来确定研究领域的热点方向.因此，我们对图像检索相关文献的关键词进行分析，利用Citespace软件绘制高频关键词共现图谱，探寻图像检索研究领域热点方向.每一个圆形节点代表一个关键词，节点越大表示关键词出现的频次越高;不同颜色的节点代表不同的年份;节点之间的连线，表示关键词之间共现系数，连线越多，表明关键词之间相互联系越紧密.我们选取2008—2017年间出现频次在47次以上的关键词，得到图像检索研究热点关键词频次统计表.

　　3结语

　　本文通过文献计量学方法对2008—2017年国内图像检索研究领域进行了可视化知识图谱分析.我们发现：国内图像检索研究领域的研究团队和研究机构也发生了一定的变化;同时图像检索研究领域研究热点主要围绕图像检索算法、图像特征提取和图像语义研究等方面展开，取得了丰硕的研究成果.利用膨胀词探测(BurstDetection)技术和算法对图像检索未来的趋势进行分析，发现当前图像检索领域的相关反馈研究、多特征融合检索、深度学习算法以及图像自动标注技术成为新的研究前沿.

　　参考文献：

　　[1]储节旺，王龙.近10年国内知识管理研究热点——基于CSSCI数据库的词频分析[J].情报科学，2011(9)：1425-1429.

　　[2]彭天强，栗芳.基于深度卷积神经网络和二进制哈希学习的图像检索方法[J].电子学报，2016，38(8)：2068-2075.

　　[3]周燕，曾凡智，赵慧民，等.一种基于精细化稀疏自适应匹配追踪算法的图像检索方法研究[J].电子学报，2014，42(12)：2457-2466.

　　[4]闫允一，姜帅，郭宝龙.结合稳定兴趣点和Gabor小波的图像检索[J].西安电子科技大学学报，2014，41(5)：118-123.

　　[5]李军，吕绍和，陈飞，等.结合视觉注意机制与递归神经网络的图像检索[J].中国图象图形学报，2017，22(2)：241-248.

　　[6]张鑫，温显斌，孟庆霞.基于颜色特征的图像检索方法研究[J].计算机科学，2012，39(11)：243-245，26.

　　[7]洪天昊，孙华东，金雪松，等.一种利用局部直角均值模式的图像检索算法[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版)，2017，33(2)：172-174，19

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