刍议大数据背景下的图形处理技术及图形识别探索

摘要：自2016年美国总统奥巴马政府正式启动“大数据研究和发展倡议”以来，大数据以势不可挡之势席卷全球，成为信息化和互联网之后的又一大信息革命高峰，而数据资源也因此成为等同于自然资源和人力资源又一项国家战略发展资源。大数据时代的到来，让社会个各个领域受到广泛影响。与此同时，随着图形图像产品在各个领域的不断渗透，人们对计算机处理图形的速度和效率提出了更高的要求，如何在大数据时代背景下优化图形处理技术，并图像识别进行智能化处理变得尤为重要。基于此，本文就大数据背景下的图形处理技术及图形识别技术展开讨论。

关键词：大数据;图形处理;图形识别

中图分类号：TP391.41   文献标识码：A     文章编号：1007-9416（2020）04-0000-00

0 引言

随着社会各个行业对图形处理和图形识别的需求不断增多以及人大数据技术的快速发展，计算机图形识别技术也越来越受到科研人士的关注，然而就当前的形势而言，我国的图形处理还处于初级发展阶段，对于相关图像识别算法的应用还比较单一，这在一定程度上阻碍了图像识别技术的发展，亟待在新的时代背景下采取新的处理手段。而大数据的到来，为图形处理带来了全新变革，利用大数据云处理提供弹性可拓展的基础设备，实现图形处理技术和图形识别技术的全面升级。

1 大数据的概念、基本特征以及处理方式

概念：大数据指的是不能在一定时间内用我们的常规软件对其进行抓取、管理和处理，在各色各样的数据中，快速的抓取到一些就对价值的信息，适用于数据库、计算机云计算等一些常见的存储系统。

特征：大数据具有四个特征。一是数据量巨大，二是数据的类型多样化，三是数据处理的速度快，四是它的价值密度较低[1]。

处理方式：一是采集。大数据的采集指的是利用多个不同的数据库来接收从客户端发过来的数据，用户可以通过访问数据库来查询这些数据。比如说电商就可以通过MySQL将数据储存起来，其他的一些数据库亦可以用于大数据的采集。在大数据的采集过程中，最大特点之一就是并发数较高[2]，这是因为在同时可能有很多个用户对其进行访问，如淘宝购物和火车票的购买等，他们的并发量有时候甚至能高达数百万，所以这就意味着需要采用更大的数据库才能容纳下如此庞大的数据。而就是数据的导入和预处理。在采集端本身就已经有很多的数据，然而要想对如此大量的数据进行分析，仍是需要见这些数据导入到一个较为集中的大数据库中，在导入过程中，还可以对这些数据进行一些清洗和预处理等操作。第三是分析和统计，数据的统计和分析就要用到分布式数据库，利用分布式数据库来进行存储和汇总，这有这样才能满足客户的需求。第四就是挖掘。挖掘和之前的分析统计的不同之处就在于在挖掘前就要首先设计好主题，主要表现为在计算机上进行一定的计算，进而起到一个预测的效果。较为典型的计算为Kmenas、SVM等，主要用到的工具有Hapdoop和Mahout[3]等，这一过程的挑战性比较大且比较复杂，一般是以单程线为主，充分了解大数据的基本特征，对于实现其在图形识别处理技术中的应用有着重大意义。

2 大数据背景下图形处理技术面临的挑战

我国计算机取得了十分快速的发展，许多优秀的学者不断投入到大数据图形识别技术的研究中去，并且取得了较为显著的成果，这些成果现如今以及得到了广泛的应用。然而我国基于大数据的计算机图像识别技术还处在初级探索阶段，实现的智能化高效处理还停留在一些简单的目标识别，再加上对于图形库的依赖，使得此项技术再次遭到了限制，倘若稍微增大一些图形的复杂性或者图形识别的范围，其图形识别根本就难以实现。这里的限制主要表现在两个方面：首先是就计算机系统设计的限制，其次是应用场景的限制，在进行较大范围的图形识别时，其识别精度和效率都将大打折扣，所以就当下的图形识别技术而言，这两方面的限制尤为重大。这些年我国包括图形识别在内的各个领域都取得了较大的发展，但是相对于发达国家而言，还存在很大的差距，再加上国内所使用的软件以及如GUP的处理硬件也比较落后，导致我国在该领域的发展较为缓慢，只能依靠一些先进的国外软件和产品。另外，我国的图形处理方面更加倾向于对于二维图像的处理，对于高维、复杂的图形处理识别研究十分匮乏，所以，大数据时代下图形识别对于研究范围、计算机系统性能以及识别精度等方面都提出了更大的挑战。以下进行具体分析：

（1）大数据时代数据量和流量十分巨大，在复杂变幻的网络中存在极大的安全隐患，如何在网络环境下保證图形的储存安全[4]是当下亟待解决的问题之一。

（2）大数据的出现对于网络硬件设备提出了更高的要求，计算机硬件决定了网络传输速度和效率，因为新时代背景下还需要面临的一大关键问题就是计算机硬件升级和创新。

3总结

科技革命推动了互联网的快速发展，而随着互联网技术的发展以及大数据时代的到来，人们对于计算机技术图形识别技术的研究将会不断深入。从图形识别技术在大数据时代面临的挑战来看，该技术将会更多的融入人工智能技术，并将其和传统的计算机图像算法相结合，利用高效、精准的图形处理硬件，对输入系统内的图形进行全方位分析和处理，将图形内容数据化，提取出关键的图形信息，更好的满足社会各界对图形识别技术的需求。

参考文献

[1] 赵锐.基于大数据背景下的图形处理技术变革探索[J].电子测试，2014（20）：143-144+140.

[2] 朱平哲.基于大数据背景下的图形处理技术变革探索[J].现代信息科技，2019，3（02）：77-78+81.

[3] 张兹洋.计算机图形学与图形图像处理技术的应用[J].计算机产品与流通，2020（01）：9.

[4] 李震.計算机图形技术在数据计算方面的应用[J].数字技术与应用，2019，37（11）：69-70.

收稿日期：2020-03-06

作者简介：周志勇（1985—），男，江西上饶人，博士，讲师，研究方向：图像处理。

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