基于内容的多媒体信息检索
基于内容的多媒体信息检索
摘要：基于内容检索是多媒体研究中的新兴热点，会逐渐在很多领域中得到广泛的应用，本文主要介绍了基于内容的多媒体信息检索的概念、特点、查询和检索过程、基于内容的检索、基于视频的检索以及基于内容的多媒体信息检索的研究方向。
关键词：基于内容的检索；多媒体；图像检索；视频检索
引言
随着信息时代的到来，信息多元化程度加深，人们不再满足于单一的文本交流。多媒体技术的出现，使得信息的表达方式更生动、更容易被人们所理解，因此必将成为信息存在的主要方式。多媒体技术的发展和不断成熟对传统的信息检索系统产生了巨大的冲击，同时也对图象信息的检索、声音信息的获得以及各种媒体信息的检索查询等提出了新的挑战。
于是，对多媒体信息的检索需要研究新的手段——需要借助计算机对多媒体信息从底层到高层进行处理、分析和理解以有效获取其内容，并根据内容实现方便快捷的检索，基于内容的多媒体信息检索便应运而生了。
基于内容的检索是指根据媒体和媒体对象的内容及上下文联系在大规模多媒体数据库中进行检索。它的研究目标是提供在没有人类参与的情况下能自动识别或理解图像重要特征的算法。目前，基于内容的多媒体信息检索的主要工作集中在识别和描述图像的颜色、纹理、形状和空间关系上，对于视频数据，还有视频分割、关键帧提取、场景变换探测以及故事情节重构等问题[1]。由此可见，这是一门涉及面很广的交叉学科，需要以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，还需从认知科学、人工智能、数据库管理系统、人机交互、信息检索等领域引入新的媒体数据表示和数据模型，从而设计出可靠、有效的检索算法、系统结构以及友好的人机界面。
1基于内容检索的概述
1.1概念
所谓基于内容的检索，就是从媒体数据库中提取出特定的信息检索，然后根据这些线索从大量存储在数据库中的媒体进行查找，检索出具有相似特征的媒体数据[2]。
1.2特点
1.2.1从媒体内容中提取信息线索基于内容的检索突破了传统的基于表达式检索的局限，它直接对图像、视频、音频内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些内容特征建立索引，并进行检索。
1.2.2基于内容的检索是一种近似匹配由于对内容的表示不是一种精确描述，因此，CBR采用相似性匹配方法逐步求精，以获得查询结果，即不断减小查询结果的范围，直到定位于要求的目标，这是一个迭代过程[3]。
1.2.3大型数据库(集)的快速检索实际的多媒体数据库(集)不仅数据量巨大，而且种类和数量繁多，因此，要求CBR技术也像常规的信息检索技术一样，能快速实现对大型库的检索。
1.3查询和检索过程
基于内容的查询和检索是一个逐步求精的过程，检索经历了一个特征调整、重新匹配的循环过程。
(1)初始查询说明。用户查找一个对象时，最初可以用QBE或查询语言来形成一个查询。
(2)相似性匹配。将查询特征与特征库中的特征按照一定的匹配算法进行相似匹配。
(3)满足一定相似性条件的一组候选结果,按相似度大小排列后返回给用户。
(4)特征调整。对系统返回的查询结果，用户可以通过遍历来挑选，直至得到满意的结果，或者从候选结果中选择一个示例，经过特征调整后，形成一个新的查询。
(5)如此逐步缩小查询的范围，直到用户对查询结果满意为止[4]。
2基于内容的图像检索
计算机图像数码技术与互联网技术飞速发展的结合，使人们越来越多的接触到大量的图像信息。如何从浩瀚的图像数据库中快速、准确地找出自己所需要的图像，已成为一个受到广泛关注的研究课题。并成
为数字化图书馆等重大研究项目中的关键技术。
基于文本的图像检索技术可以追溯到70年代末，他通过对图像进行手工注解，然后利用文本检索技术进行关键字检索。
90年代，研究者们提出了基于内容的图像检索(Content Based ImagRetrieval,CBIR)。CBIR 使用了可以直接从图像中获得的客观的视觉内容特征，如颜色、纹理、形状等来判断图像之间的相似性。这种方法成了现有图像检索技术研究的主流。他的主要研究内容是在数字图像处理基础上的视觉特征提取、多维索引以及检索系统设计。这类系统主要支持基于范例检索(examplebased retrieval)、基于草图检索(sketchbased retrieval)和随机浏览及其组合的工作方式。就图像特征的作用域而言，CBIR 系统可分为：基于全局特征的检索和基于区域特征及其空间关系的检索。基于全局特征的内容检索不区分图像的前景和背景，通过整幅图像的视觉特征进行图像相似度匹配；而基于区域特征及其空间关系的检索需先进行图像分割，图像的整体相似性不仅要考虑到分割出的区域间的相似性，还要考虑区域空间关系的相似性。CBIR 的主要特点是他主要只利用了图像本身包含的客观的视觉特征，图像的相似性不需要人来解释，体现在视觉相似性上。这导致了他不需要或者仅需要少量的人工干预，在需要自动化的场合取得了大量的应用[5]。
在各种网站的搜索引擎中，图像检索系统成为重要工具；医学CT，X射线检索系统中，可以为医生诊断提供重要的参考；商标检索系统中，可在收录了已注册商标库中查找是否有欲注册商标类似的，防止商标的雷同；公安系统中，根据嫌疑犯面部特征在照片库中进行查找类似人员等。
2.1基于内容的图像检索常用的关键技术
2.1.1颜色特征提取颜色内容包含2个一般的概念，一个对应于全局颜色分布，一个对应于局部颜色信息。按照全局颜色分布来索引图像可以通过计算每种颜色的象素个数并构造颜色灰度直方图来实现，这对检索具有相似总体颜色内容的图像是一个很好的途径。局部颜色信息是指局部相似的颜色区域，他考虑了颜色的分类与一些初级的几何特征。比如Smith等提出了颜色集合方法来抽取空间局部颜色信息并提供颜色区域的有效索引[6]。
2.1.2纹理特征提取纹理可以视为某些近似形状的近似重复分布，纹理描述的难点在于他与物体形状之间存在密切的关系，千变万化的物体形状与嵌套式的分布使纹理的分类变得十分困难。在70年代初期,Haralick等人提出了纹理特征的共生矩阵表示。他首先根据象素间的方向和距离构造一个共生矩阵，然后从共生矩阵中抽取有意义的统计量作为纹理表示。Tamura等人则从视觉的心理学角度提出了纹理表示方法，表示的所有纹理性质都具有直观的视觉意义，这使得Tamura纹理表示在图像检索中极具吸引力，而且可提供一个更友好的用户界面。
2.1.3形状特征提取一般说来，形状的表示可分为基于边界的和基于区域的2类，前者使用形状的外部边界，而后者使用整个区域。
2.1.4相关反馈仅基于图像低层特征很难给出令人满意的结果，主要原因是图像低层特征和高层语义间存在着很大的差距。为了解决这个问题，一方面需要研究出更好更有效的图像表示方法；另一方面可以通过人机交互的方式来捕捉和建立低层特征和高层语义之间的关联，这就是所谓的相关反馈技术。相关反馈技术最初用于传统的文本检索系统中，其基本思想是，在检索过程中，系统根据用户的查询要求返回检索结果，用户可以对检索结果进行评价和标记，并将这些信息反馈给系统，系统则根据这些反馈信息进行学习，并返回新的查询结果，从而使得检索结果更能满足用户的要求。基于内容检索中的相关反馈技术大致可分为4种类型: 参数调整方法、聚类分析方法、概率学习方法和神经网络方法[7]。
3基于内容的视频检索
视频是多媒体数据库中的一种重要的数据，它由连续的图像序列组成。视频主要是由镜头组成的，每一个镜头包含一个事件或一组连续的动作，要对视频序列进行检索。可以通过全局和局部两种特征来进行。全局特征包括视频的名字、制作人、拍摄时间、地点等，这些可由人工注释。局部特征包括镜头关键帧的颜色、纹理等。要获得局部特征，首先必须将视频序列分割为镜头，在镜头中找到若干关键帧来代表镜头的内容，然后再提取关键帧的视觉特征和运动参数并存人特征库中做为检索的依据。
为完成镜头分割，必须检测出镜头的切换点。镜头的切换有两种方式，一种是突变，即镜头问没有过渡；另一种是渐变，即镜头间是缓慢过渡的，包括淡人、淡出、慢转换、扫描等。
3.1基于内容的视频检索常用关键技术
3.1.1关键帧抽取与镜头分割在视频流信息中，关键帧起着与关键词类似的作用。常用关键帧来标识场景、故事等高层语义单元。比帧高级一些的视频基本单元是镜头，通常视频流中的镜头由在时间上连续的视频帧组成，他代表一个场景中在时间和空间上连续的动作，对应着摄像机的一次纪录起停操作。
镜头分割方法分为非压缩域和压缩域2类，非压缩域方法有基于帧差(frame difference)的点到点比较和直方图2种，由于点到点的帧差比较算法对于噪声过于敏感，目前大多非压缩域算法都是基于直方图的。压缩域方法基于视频帧图像的压缩基础之上，切分的依据是比较前后视频帧图像的压缩系数(一般为DCT系数)，当满足一定条件时把他们切分为2组镜头。
3.1.2视频结构重构视频结构重构的过程就是将语义相关的镜头组合聚类到一起。举例来说，假设有一段两人对话的视频段，在拍摄过程中，摄像机的焦点在两人之间来回切换，用前面所属的镜头分割技术必然会把这一段视频分割为多个镜头，然而在人类看来，这一组在时间上连续的镜头是相关的，因为这一组镜头是一个情节。显然，故事情节是一种比镜头具有更高抽象层次的结构。虽然可靠准确的镜头边界探测与关键帧抽取对于成功的视频分析很重要，但情节更符合人们在观看视频时对内容的理解方式[8]。
4基于内容的多媒体信息检索的研究方向
基于内容的多媒体信息检索已有十多年的发展历史。人们对它的研究已取得了巨大的进展，出现了不少好的理论研究方向，如特征的提取与约减、相似度匹配模型、相关反馈机制等，也设计和实现了一些实验系统。但是，目前基于内容的多媒体信息检索技术在检索准确性、使用方便性等方面还难以达到实用的标准，存在不少需要进一步研究的问题。对它的发展、趋势和前景，许多人已进行了广泛的讨论，下面列举一些值得重视的研究方向。
4.1 人机结合
多媒体信息检索研究的一个根本性因素在于人的参与，这也是与其它领域研究如计算机视觉、模式识别等相区别的一个重要方面。人是多媒体信息检索系统中不可或缺的一个环节，但在计算机视觉或模式识别领域却并非必要。
在多媒体信息检索的研究中，需要寻找一条将人和计算机进行统一结合的最佳路径。早期的研究中人们强调的是如何实现“全自动的检索系统”，并力求寻找所谓“最优特征”。然而这条研究途径并没有带来令人满意的成果，失败的主要原因在于计算机视觉或模式识别技术并没有发展到全自动化所需的技术水平。因此，现在的研究人员把更多的精力投入到“交互式系统”和“人机结合”的课题上来。
4.2高层语义和底层特征之间的差距
人们在日常生活中习惯于使用高层的语义概念来检索信息。然而，目前的计算机技术能够处理的大多是多媒体内容的底层特征。在某些特定领域应用领域知识，是可能将图像底层特征和高层语义建立某种联系的。但是面向通用的一般的领域，底层特征与高层语义之间存在难以逾越的鸿沟。
为了缩小这两者间的差距，需要一些在线或离线的有效学习机制。离线学习可以通过监督学习、非监督学习或两者的结合完成，比如统计模型、神经网络等。在线学习需要设计一个交互学习的智能化查询界面。系统可以根据用户的行为进行再学习。
4.3 面向万维网
当今世界万维网（World Wide Web，WWW或Web）正在以难以想象的速度发展和扩张。每天都有数以万计的数据被增加到网上去，其中很大一部分是多媒体数据。为了能够有效地利用网上的各种信息，面向万维网的搜索引擎是十分必要的。目前已经有了许多技术成熟的文本搜索引擎，像Google、Yahoo这些搜索网站已经跻身于世界范围内访问量前茅的网站行列，充分说明了人们对搜索引擎的迫切需求[9]。而对于多媒体信息搜索引擎，尽管已经有一些相关的研究项目，但要达到文本搜索引擎媲美的实用程度还需要技术上的突破。
目前主要的技术障碍还是在于不能有效提取多媒体内容的语义。根据对用户使用多媒体搜索引擎习惯的研究，发现采用按主题分类浏览和基于文本（关键字）检索的操作远远高于基于底层特征的检索方式。人们更习惯基于语义的查询，但是目前多媒体搜索引擎的还不能很好的解决这一问题。此外，网上搜索引擎索要处理的是一个规模巨大的数据集，需要研究提高检索速度的技术，如高维数据索引。
4.4多模式融合分析
多模式融合分析代表了新的研究趋势。文本、图像、视频和音频是目前构成多媒体信息的主要部分。
考虑到多媒体信息各种媒体所包含的丰富信息，如果仅仅单独使用某个媒体如视觉或听觉特征进行分析，将导致信息缺失。一个语义事件常常是一个多模式的表达，如运动员的跳水事件既有视觉上的运动也有听觉上的踏板声和入水声，只对其中一个模式进行分析是不完整的，需要综合多个模式进行判断。更进一步，也是难点，则是要考虑各种模式信息之间的时序关系。综合文本、图像、视频和音频等各种模式的分析不仅在多媒体信息检索领域，而且在许多其他相关领域也是一个重要的研究热点。
4.5 性能评价和测试集
任何一项技术都是由该领域中相应的评价标准来推动的。就目前而言，多媒体信息检索领域的标准主要是借用了文本检索领域的查准率和查全率。尽管这一评判标准在一定程度上反映了检索系统的某些性能指标，它们还远不能令人满意。一个重要原因在于选取评价标准关系到人们对多媒体内容的主观理解，难以实现完全客观的评价。与评价标准具有同等意义的一个课题是建立一个平衡的、大规模的测试数据集。一个好的测试集必须具有相当的规模，以便于对系统的处理速度和性能进行评价。另一方面测试集又必须是平衡的，即包含了各种类型的多媒体数据，以求对系统的整体性能进行客观的测试。
目前在多媒体信息检索领域，还没有一个被广泛接受的评测方法和测试集。包括MPEG-7委员会、NIST （美国国家标准技术局）等在内一些机构正在进行这方面的工作。特别是NIST从2003年开始设立的视频检索评价大赛（TRECVID）正在吸引越来越多人的注意。
结束语
多媒体信息检索技术是一门综合了数字视频/图像处理、语音识别/语言处理、多媒体数据库、模式识别、人工智能等学科计算机应用技术，随着这些学科发展，多媒体信息检索技术会不断成熟完善，对社会信息化产生巨大推动作用。在可预见的将来，基于内容的多媒体检索技术将会在以下领域中得到广泛应用: 多媒体数据库、知识产权保护、数字图书馆、网络多媒体搜索引擎、交互电视、艺术收藏和博物馆管理、遥感和地球资源管理、远程医疗、天气预报以及军事指挥系统等。
参考文献
[1] 赵海霞.基于内容的多媒体信息检索.图书馆杂志,2000,6.
[2] 李国辉.基于内容的多媒体信息存取技术.计算机世界,2000,6.
[3] 吴潇.多媒体信息检索研究.情报检索,2002,10.
[4] 焦玉英,符绍宏,何绍华.信息检索.武汉:武汉大学出版社,2001,5.
[5] 章毓晋.基于内容的视觉信息检索.科学出版社,2003,8.
[6] 李向阳,鲁东明,潘云鹤.基于色彩的图像数据库检索方法研究[J].计算机研究与发展,1999,36(3):359-363.
[7] 黄晓倩.多媒体信息检索中的关键技术.图书情报工作,2000,10.
[8] 罗斯青.MPEG-7与多媒体信息检索.电视技术,2002,5.
[9] 庄越挺,潘云鹤,吴飞.网上多媒体信息分析与检索.清华大学出版社,2002.
4-基于内容的图像检索
研究生课程 数字图像处理Digital Image Processing 彭宇新 北京大学计算机科学技术研究所E_mail:pengyuxin@https://www.wendangku.net/doc/218339714.html,
基于内容的图像检索 ●为什么需要基于内容的图像检索? ●查询方式，查询demo，现有系统简介●具体内容 ?特征提取 ?相似度匹配 ?相关反馈 ?索引结构 ●MPEG-7介绍：性能评价等 ●思考的几个问题？
为什么需要基于内容的图像检索? ●当前图像内容的特征 ?海量的图像内容出现 人类已有的：历史、地理、军事、医学… 每天新增的：数码相机、互联网?图像内容的特征：没有索引、目录或摘要 ?怎样找到需要的图像？
●基于文字描述的图像检索 ?丰富的图像内容很难用文字来全面描述 ?文字的选取因人而异，带有很大的主观性 ?耗费大量的人力和时间 ●结论：对于海量的图像，基于人工标注文字的检索已不可能 ●问题：目前搜索引擎提供的基于文字的图像检索，能够解决问题吗？解决得好吗？为什么需要基于内容的图像检索?
●为什么需要基于内容的图像检索(CBIR)? ?提供图像的检索功能 ?不需要人手工标注，计算机自动分析和检索，节省人力和时间 ?使海量图像的管理和索引成为可能 ?存在的问题： 人类高级语义特征与计算机底层特征表示的矛盾 查询方式问题 为什么需要基于内容的图像检索?
基于内容的图像检索 ●为什么需要基于内容的图像检索? ●查询方式，查询demo，现有系统简介●具体内容 ?特征提取 ?相似度匹配 ?相关反馈 ?索引结构 ●MPEG-7介绍：性能评价等 ●思考的几个问题？
基于文本的多媒体检索与基于内容的多媒体检索的比较
基于文本的多媒体检索与基于内容的多媒体检索的比较 【摘要】：随着多媒体信息的不断增长，基于内容的多媒体信息检索技术成为信息检索领域的一个热点。在对基于文本的多媒体信息检索和基于内容的多媒体信息检索详细比较分析的基础上，探讨了多媒体信息检索的发展趋势。 【关键词】：多媒体检索；基于文本；基于内容 随着计算机技术、多媒体技术的飞速发展和信息需求的不断增长，计算机所能处理的信息媒体范围迅速扩大，不仅要求能对图像、视频和声音等媒体进行简单的基于文本的检索，而且要对多媒体数据的内容进行语义分析，以达到更深的检索层次，满足不同层次的检索需求。传统的基于文本的多媒体信息检索已经不能完全满足用户的要求，基于内容的多媒体检索技术成为当前多媒体信息检索的研究热点。因此，对这两种多媒体检索技术进行比较分析，为确定未来多媒体信息检索发展方向提供一定的借鉴。 1.传统基于文本的多媒体检索 1.1基于文本的多媒体检索的原理 由于早期信息检索处理的对象只有文本，所以基于文本的多媒体信息检索技术便应运而生，并且仍然是当前最基本、最常用的一种多媒体信息检索方式。这种基于文本的信息检索技术首先对多媒体进行人工分析，并抽取反映该多媒体物理特性（拍摄方式、载体规格和文件大小等）和内容特性（责任者、代表多媒体内容的关键词或主题词等）的文本信息，然后对这些文本信息按照学科领域进行分类，或提取关键字进行文字著录或标引，建立类似于文本文献的标引著录数据库，从而将对多媒体信息的检索转变成对文本信息的检索。在这种检索方式中，通过数据库中的关键字段与多媒体建立链接，从而通过检索数据库中的关键文本字段来获取多媒体信息。这种方式的检索具体可以采用四种途径进行检索： a）利用文件扩展名和超文本标识。如图像文件的”.bmp” 、”.gif”、”.tif” 、”.jpg”、视频文件的”.avi”、”.mov” 、”.mpeg”、声音文件的”.wav”、”.mp3” 、”.mid”等。用这种方法只能保证检索到的结果是含有该格式的文件，而检索结果的内容则可能由于文件名的不同而由差别。 b）将多媒体文件名和文字解说中带有的媒体信息作为关键词。 c）多媒体所在网页的标题或多媒体数据附近的文本。标题往往能反映网页的内容，通过这些关键词也能得到检索结果。 d）人工选择或指定的某些多媒体信息内容的关键词。由人工搜集、分类和标引有关多媒体资料，检索时按照既定的类别和关键词搜索所需多媒体信息。这
基于特征的多媒体信息检索系统MIRES
基于特征的多媒体信息检索系统MIRES: 近年来随着计算机网络的全面普及，多媒体信息检索发展很快。IBM公司数字图书馆方案将物理信息转化为数字多媒体形式，通过网络安全地发送给世界各地的用户。自然语言查询和概念查询对返回给用户的信息进行筛选，使相关数据的定位更为简单和精确。聚集功能将查询结果组织在一起，使用户能够简单地识别并选出相关的信息。摘要功能能够对查询结果进行主要观点的概括，这样用户不必查看全部文本就可以确定所要查找的信息。IBM Almaden研究中心推出了QBIC系统。该系统开创了图象信息查询的全新领域。图像可以按照颜色，灰度，纹理和位置进行查询。查询要求将以图形方式表达，如从颜色表中选取颜色，或从例图中选择图像的纹理。查询结果可以按照相关的序列指导子序列查询的进行。这种方法能够使用户更为快速和简便地对可视化信息进行筛选和确定。在“863-317”高技术项目支持下, 我们研究基于特征的多媒体信息检索系统MIRES(Multimedia Information REtrieval System)。 运行环境： 该产品客户端、Web服务器端使用Java语言开发，应用服务器使用C++语言开发，然后使用中间件服务器CORBA进行集成。应用服务器可运行于Windows2000,Windows NT,Windows Server。Web服务器可运行于各种主流操作系统，包括Windows，UNIX，Linux，Macintosh等。要求具有Java运行环境(Java虚拟机JVM)，如JDK1.3以上，另外还必须有中间件CORBA服务器，如visibroker ,orbix 等。Web服务器的支撑软件可是支持JSP/Servlet的任何平台，如TOMCAT等。客户端仅要求支持Java 的网络浏览器，如IE4.0等。硬件上要求PII、256M内存以上或者Sun、HP工作站等主流机型。 主要功能： 在MIRES的客户端，用户可以完成以下功能： （1）提供要检索的样本图象提交给图象服务器； （2）提供要检索图象的语义关键词提交给图象服务器； （3）用户可以以上两种模式交互混合检索所需图象。 （4）对样本图象检索方式，允许用户设置各种特征的重要性系数； （5）对返回的结果图象组，用户可以通过交互式反馈，使检索更为符合用户的要求。 在服务器端，接收客户端回传的检索请求，进行分析，选择查询策略，启动检索引擎进行检索；将查询结果图象排序后返回客户端。服务器还要完成对检索进程的管理、图象数据库的管理功能。接口和封装功能，能对各种已有软件或者程序进行良好的接口和封装，包括外挂式、内嵌式以及动态连接库等方式接口。运行平台能够提供网络运行模式，即一个平台可以分布在多台计算机上，而多个平台也可以相互进行通信和服务访问。客户端与服务器端之间要有友好的、高效的通信方式，并能选择不同的协议进行通信。 关键技术： ●基于特征的图象信息检索：图象信息具有丰富的内涵，给人以直觉、形象、生动的感受，在多媒体 信息中是一种重要的信息形态。重点研究按照颜色、形状、纹理等特征对图象信息进行检索。 ●中文信息全文检索：研究中文信息全文检索方法，具有布尔检索、截词模糊匹配检索、完全字符串 匹配检索、位置相邻检索等多种检索机制。利用相关索引机制，提高检索效率。
基于内容的多媒体检索
基于内容的多媒体检索 摘要对基于内容的多媒体检索的有关概念、特点进行介绍，基于内容的分析方法的提出，在压缩域上直接对MPEG音频信号进行分析，达到多媒体实时分析检索目的。算法分为三步：首先利用压缩域特征对音频信号进行分割，然后应用分层方法把分割出来的音频片段粗分成音乐、语音和其它三个基本类别；由于话者身份是语音信号中的重要检索线索，最后利用隐马尔可夫链实现了与文本无关的话者识别，并用识别出来的话者身份对语音信号和其相应的视频进行标注。 关键词音频检索概念多媒体基于内容的检索压缩域隐马尔可夫链话者识别多媒体检索 引言 随着计算机应用技术的发展与互联网速度的提高，用户可以访问到的文本、音频和视频等多媒体信息不断增加。这样，计算机用户在处理信息时所面临的主要问题已经从早期的信息匮乏转变为从海量信息中快速合理检索出需要信息。 于是，从90年代初开始，基于内容的图像（视频）检索成为多媒体领域研究的热点之一[1][2]。在基于内容的图像（视频）检索中，颜色、纹理、形状和运动等视觉特征被提取出来表征图像（视频）内容所蕴涵的语义，从而实现图像（视频）数据的查询与管理。 基于内容的多媒体检索原理与特点 多媒体检索是一种基于内容特征的检索（CBR：content-based retrieval）。所谓基于内容的检索是对媒体对象的内容及上下文语义环境进行检索，如图像中的颜色、纹理、形状，视频中的镜头、场景、镜头的运动，声音中的音调、响度、音色等。基于内容的检索突破了传统的基于文本检索技术的局限，直接对图像、视频、音频内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些内容特征建立索引并进行检索。在这一检索过程中，它主要以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等学科中的一些方法为部分基础技术，是多种技术的合成。 与传统的信息检索相比，CBR有如下特点： (1) 相似性检索：CBR采用一种近似匹配（或局部匹配）的方法和技术逐步求精来获得查询和检索结果，摒弃了传统的精确匹配技术，避免了因采用传统检索方法所带来的不确定性。 (2) 直接从内容中提取信息线索：CBR直接对文本、图像、视频、音频进行分析，从中抽取内容特征，
基于内容的多媒体信息检索
基于内容的多媒体信息检索 摘要：基于内容检索是多媒体研究中的新兴热点，会逐渐在很多领域中得到广泛的应用，本文主要介绍了基于内容的多媒体信息检索的概念、特点、查询和检索过程、基于内容的检索、基于视频的检索以及基于内容的多媒体信息检索的研究方向。 关键词：基于内容的检索；多媒体；图像检索；视频检索 引言 随着信息时代的到来，信息多元化程度加深，人们不再满足于单一的文本交流。多媒体技术的出现，使得信息的表达方式更生动、更容易被人们所理解，因此必将成为信息存在的主要方式。多媒体技术的发展和不断成熟对传统的信息检索系统产生了巨大的冲击，同时也对图象信息的检索、声音信息的获得以及各种媒体信息的检索查询等提出了新的挑战。 于是，对多媒体信息的检索需要研究新的手段——需要借助计算机对多媒体信息从底层到高层进行处理、分析和理解以有效获取其内容，并根据内容实现方便快捷的检索，基于内容的多媒体信息检索便应运而生了。 基于内容的检索是指根据媒体和媒体对象的内容及上下文联系在大规模多媒体数据库中进行检索。它的研究目标是提供在没有人类参与的情况下能自动识别或理解图像重要特征的算法。目前，基于内容的多媒体信息检索的主要工作集中在识别和描述图像的颜色、纹理、形状和空间关系上，对于视频数据，还有视频分割、关键帧提取、场景变换探测以及故事情节重构等问题[1]。由此可见，这是一门涉及面很广的交叉学科，需要以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等领域的知识为基础，还需从认知科学、人工智能、数据库管理系统、人机交互、信息检索等领域引入新的媒体数据表示和数据模型，从而设计出可靠、有效的检索算法、系统结构以及友好的人机界面。 1基于内容检索的概述 1.1概念 所谓基于内容的检索，就是从媒体数据库中提取出特定的信息检索，然后根据这些线索从大量存储在数据库中的媒体进行查找，检索出具有相似特征的媒体数据[2]。 1.2特点 1.2.1从媒体内容中提取信息线索基于内容的检索突破了传统的基于表达式检索的局限，它直接对图像、视频、音频内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些内容特征建立索引，并进行检索。 1.2.2基于内容的检索是一种近似匹配由于对内容的表示不是一种精确描述，因此，CBR采用相似性匹配方法逐步求精，以获得查询结果，即不断减小查询结果的范围，直到定位于要求的目标，这是一个迭代过程[3]。 1.2.3大型数据库(集)的快速检索实际的多媒体数据库(集)不仅数据量巨大，而且种类和数量繁多，因此，要求CBR技术也像常规的信息检索技术一样，能快速实现对大型库的检索。 1.3查询和检索过程 基于内容的查询和检索是一个逐步求精的过程，检索经历了一个特征调整、重新匹配的循环过程。 (1)初始查询说明。用户查找一个对象时，最初可以用QBE或查询语言来形成一个查询。 (2)相似性匹配。将查询特征与特征库中的特征按照一定的匹配算法进行相似匹配。 (3)满足一定相似性条件的一组候选结果,按相似度大小排列后返回给用户。 (4)特征调整。对系统返回的查询结果，用户可以通过遍历来挑选，直至得到满意的结果，或者从候选结果中选择一个示例，经过特征调整后，形成一个新的查询。 (5)如此逐步缩小查询的范围，直到用户对查询结果满意为止[4]。 2基于内容的图像检索 计算机图像数码技术与互联网技术飞速发展的结合，使人们越来越多的接触到大量的图像信息。如何从浩瀚的图像数据库中快速、准确地找出自己所需要的图像，已成为一个受到广泛关注的研究课题。并成
基于内容的图像检索系统报告
第六届浙江省大学生电子商务竞赛 作品名称:基于内容的网络商品图像检 索系统 作品类别：技术类 2011年3月13日
目录 第1章项目背景 (3) 第2章关键技术介绍 (6) 第3章系统分析与设计 (8) 3.1需求分析 (8) 3.1.1功能性需求分析 (8) 3.1.2非功能性需求分析 (8) 3.2系统设计 (10) 3.2.1 总体结构设计 (10) 3.2.2 功能模块设计 (11) 3.2.3 检索流程设计 (12) 3.2.4数据存储设计 (14) 3.2.5 算法设计 (17) 第4章系统实现 (25) 4.1 数据采集模块 (25) 4.2 数据检索模块 (28) 4.3 数据显示模块 (29) 4.4 数据推送模块 (34) 第5章盈利模式与市场营销推广策略 (36) 5.1目标市场 (36) 5.2盈利模式 (36) 5.3 系统推广策略 (37) 第6章财务分析 (41) 6.1搜索系统建设成本 (41) 6.2搜索引擎运行维护成本 (41) 6.3搜索系统宣传推广成本 (42) 第7章风险及对策 (43)
7.1市场风险及对策 (43) 7.2技术风险及对策 (43) 7.3项目风险及对策 (44) 7.4竞争风险及对策 (44) 第8章创新点 (45) 第9章总结 (46) 【参考文献】 (47)
第1章项目背景 随着计算机软硬件和互联网技术的飞速发展，多媒体数据的数量以惊人的速度增长。各行各业有越来越多的信息通过图像的形式进行表达，这些图像中包含了大量有用的信息。但是这些图像松散的分布在世界各地，缺少有效的组织，难以达到资源共享的目的。因此如何利用如此众多的图像信息并从中定位感兴趣的图像，是对图像信息的查询技术提出的重大挑战。 早在1951年，信息检索(Information Retrieval)这一术语就被Calvin M oores描述为使用户的信息需求能够变为最终的有用信息的过程。当然，他当时指的是文本格式的文件检索。但他的描述却揭示了信息检索系统的实质:帮助用户具体定位相关信息。 在1970年以后，随着数据库管理和计算机视觉两个领域的飞速发展，图像检索技术(Image Retrieval)的研究成为热点。由于图像检索在这两个领域的不同应用，所以它们采用的研究方法也各自有所侧重。数据库管理领域的研究采用基于文本的图像检索方法，而计算机视觉领域则偏重于基于视觉的图像检索。 基于文本的图像检索（text-based image retrieval），主要在数据库领域中进行研究，它的一个典型框架是，首先对图像用文本进行注解(关键字)，然后用基于文本的数据库管理系统(DBMS)来进行图像关键字检索，诸如数据模型、多维度索引、查询评价等的研究进展均是沿着这一领域所作的。但是，基于文本的图像检索存在很大困难，尤其是图像的数据量非常大的时候，其一，手工对图像进行注释所需的工作量太大；其二，许多图像很难用文字的方式进行描述;其三，不同的人对同一幅图像的理解不一样，即使同一个人对同一幅图像在不同环境下理解也不完全相同，这样使得对图像的描述不唯一，造成检索结果的千差万别;其四，由于世界上存在许多语种，采用不同的语言文字对图像进行描述而建立的索引在应用中造成了一定的阻碍。因此基于文本方式的图像检索存在很大的局限性。 90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。为克服这些问题，基于内容的图像检索技术(content-based image retrieval)应运而生。区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术
多媒体复习题
第一章多媒体计算机概论 1．什么是媒体按照ITU的定义，媒体是如何分类的 媒体（Medium）是存储信息的实体；是信息的载体。在计算机领域中有两种含义: 1. 用以存储信息的实体，如磁带、磁盘、光盘和半导体存储器； 2. 信息的载体，如数字、文字、声音、图形和图像。 2．什么是多媒体，多媒体有哪些关键特性 1.交互性 2.多样性 3.集成性 4. 同步性 3. 最具影响力的多媒体系统 ?Commodore公司的Amiga系统 ?Apple公司的Hyper Card ?》 ?Philips/Sony的CD-I ?Intel/IBM的DVD 4.多媒体数据具有哪些特征 ?数据量大 ?数据长度不定 ?多数据流 ?数据流动连续记录和检索 5.简述多媒体计算机的关键技术及其主要应用领域 关键技术 数据存储技术 } 多媒体数据压缩编码与解码技术 虚拟现实技术 多媒体数据库技术 多媒体网络与通信技术 智能多媒体技术 多媒体信息检索 应用领域 1 娱乐 2 教育与培训 3 多媒体办公系统 4 多媒体在通信系统中的应用 5 多媒体在工业领域和科学计算中的应用 6 多媒体在医疗中的应用7.各种咨询服务与广告宣传系统8.电子出版物 第2、3章多媒体计算机系统――硬件环境 1、# 2、多媒体计算机的层次结构是什么 1硬件系统 2软件系统 3应用程序接口 4 多媒体创作工具及软件 5 多媒体应用系统 3、简述显卡的工作原理。 1 CPU将数据通过总线传送到图形加速芯片
2显示芯片对数据进行处理，并将处理结果存放到显示存储器中 3显示存储器将数据传送到数模转换器RAM DAC并进行数字信号到模拟信号的转换 , 4 数模转换器将模拟信号通过VGA接口输送到显示器 4、光盘在存储多媒体信息方面具有什么特点 1 记录密度高 2 存储容量大 3 采用非接触方式读/写信息 4 信息保存时间长 5 不同平台可以互换 6 取代传统媒体存储介质 7 价格低廉 5、光驱读取光盘有哪两种方式各有哪些特点 [ 1 （CLV constant line velocity）恒定线速度方式。单位距离的光道上所存储的信息容量是相等的。内外光道的数据记录密度相同，当激光头移动到不同的轨道时，电机也必须以不同的转速旋转，内圈转慢，外圈快，维持单位距离信息读取时间一致。对于高速运转的光驱来讲，CLV方式容易造成光驱耐用性的降低。 2（CAV constant angular velocity）恒定角速度方式。不管内圈和外圈，激光头始终以恒定的角速度旋转CD-ROM盘片，这和硬盘驱动器的操作方式很相似。对电机来说实现容易，随机读取性能得到改善。但是内外圈的数据记录密度不同，光盘空间利用不充分。 6、只读光盘是如何记录信息光盘读取信息的原理是什么 只读光盘记录信息的原理：是利用在盘上压制凹坑的机械办法，利用凹坑的边缘来记录“1”，而凹坑和非凹坑的平坦部分记录“0”，并使用激光来读出。 光盘信息读取原理：在读出光盘信息时，就要把光盘上用凹坑和非凹坑代表的信息还原为原来的数据信息。光盘的读取过程是基于物理学的“光的反射”原理。凸面（Land）将激光按原路程反射回去，同时不会减弱光的强度；凹坑面（Pit）则将光线向四面发射出去，光强度会减弱。光驱就是靠光的“反射和发散”来识别数据。 7、光盘的标准主要有哪些各适用于哪些场合 1、CD-DA也称为红皮书，数字式激光唱盘或CD唱盘，是用来存储数字化的高保真立体声音乐。 2、CD-ROM标准从CD-DA 发展而来，又称黄皮书标准，该标准定义了计算机数据在光盘上的物理存储的格式，使得光盘以统一的格式存储只读的信息。 3、CD-R(Compact Disk Recordable:可刻录光盘)基于橙皮书的CD-R空白光盘实际上没有记录任何信息，一旦按照某种文件格式并通过刻写程序和设备，可以将需要长期保存的数据写入空白的CD-R 盘片上，这时的CD-R空白盘就可以变成CD-DA、CD-R 或VCD光盘的形式。 4、Video CD（简称VCD）称之为白皮书，它用来描述光盘上存放采用MPEG-1（活动图像专家组）标准编码的全动态图像及其相应声音数据的光盘格式 ' 5、DVD采用波长更短的红色激光、更有效的调制方式和更强的纠错方法，具有更高的道密度和位密度，并支持双层双面结构。它采用MPEG-2压缩技术的标准，可存放488分钟影片、～17GB的数据。 6、蓝光DVD技术采用蓝色激光波段，单层蓝光DVD盘可以存储25GB的数据，双层可存储50GB的数据，蓝光DVD提供了大的容量来容纳高清画质与音质。而HDDVD也是采用蓝色激光，最高容量也达40GB，但由于其压缩标准采用WMV－HD和，体现了高压缩比和低专利费等优点。 8、计算机数据在光盘上的存储格式是如何定义的分别是由哪些标准来定义的。 物理格式：（黄皮书）
信息检索复习整理概述
一、什么是信息(Information)？ 在西方英文中information一词有情报、资料、消息、报道之意，我国大陆曾译为情报或信息，后经国家有关部门核准，统一译成“信息”。在我国台湾、香港地区，该词被译为“资讯”。 信息是被反映物的属性再现，信息的属性在于表现它物。也就是说，信息不是事物的本身，而是由事物发出的消息、情报、指令、数据、信号中所包含的内容，是对客观世界中各种事物发出的特征、变化及其相互联系的最新反映。一切事物包括自然界和人类社会都会产生信息。一个完整的信息过程，包括信息的传递、接收、贮存、加工和利用。 2、信息具有以下特征： 1）普遍性 （2）时效性：信息在一定的时间内是有效的信息，在此时间之外就是无效信息。而且任何信息从信源传播到信宿都需要经过一定的时间，都有其时滞性。 （3）传递性 （4）可转换性：信息是可以由一种形态转换成另一种形态。信息一般有4种形态：数据、文本、声音、图像。这4种形态可以相互转化，例如，照片被传送到计算机，就把v图像转化成了数字。 （5）可再生性 （6）共享性：同一信源可以供给多个信宿，因此信息是可以共享的，且不因共享而减少（7）可识别性：信息是可以识别的，识别又可分为直接认别和间接识别，直接认别是指通过感官的识别，间接识别是指通过各种测试手段的识别。不同的信息源有不同的识别方法。（8）可存储性：信息是可以通过各种方法存储的。 二、信息检索 广义：将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据用户需要找出相关文献的过程。其中包括存与取两个环节，存即信息存储，是对信息进行收集、标引、描述、及组织，并对其特征化表达集加以整序，形成信息检索工具或检索系统的过程。取即信息查找，是通过某种查询机制从检索工具或检索系统中查找出用户所需的特定信息或获取其线索的过程。 狭义：仅仅指信息查找的过程。即取的环节。 三、信息检索的发展 1、第一阶段：完全手工检索阶段 2、第二阶段：半机械检索系统-机电、光电检索系统的发展阶段 3、第三阶段：计算机检索系统的发展阶段 4、第四阶段：基于Internet 的网络化检索系统阶段 信息资源的分类： 1、信息源可分为自然信息源和社会信息源。 2、按信息资源所依附的载体划分(不用全背） （1）体裁信息资源：以人体为载体并能为他人识别的信息资源。按其表述方式又可分为口语信息源和体语信息源。口语信息源是人类以口头方式表述但未被记录下来的口语信息，如：谈话、讲课、讲演、讨论、唱歌等。体语信息源是以人的体态为载体表述出来的信息资源，如：表情、手势、姿态等方式表述的体语信息。 （2）实物信息资源：以实物为载体的信息资源。又分为自然实物信息源与人工实物信息源。如：化石、产品、样品等。 （3）文献信息资源：以文字、图形、符号、声频、视频等发生记录在各种载体上的知识和信息资源。 （4）网络信息资源：以网络为纽带连接起来的信息资源和以网络为主要交流、传递、存储
基于内容的图像检索技术
第二部分 基于内容的图像检索技术 近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界的数字图像的容量正以惊人的速度增长。无论是军用还是民用设备，每天都会产生容量相当于数千兆字节的图像。这些数字图像中包含了大量有用的信息。然而，由于这些图像是无序地分布在世界各地，图像中包含的信息无法被有效地访问和利用。这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。自从20世纪70年代以来，在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。数据库和计算机视觉两大领域是从不同的角度来研究图像检索技术的，前者基于文本的，而后者是基于视觉的。 基于文本的图像检索技术（text-based image retrieval）的历史可以追溯到20世纪70年代末期。当时流行的图像检索系统是将图像作为数据库中存储的一个对象，用关键字或自由文本对其进行描述。查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，有些系统的检索模型还是有词典支持的。另外，图像数据模型、多维索引、查询评价等技术都在这样一个框架之下发展起来。然而，完全基于文本的图像检索技术存在着严重的问题。首先，目前的计算机视觉和人工智能技术都无法自动对图像进行标注，而必须依赖于人工对图像做出标注。这项工作不但费时费力，而且手工的标注往往是不准确或不完整的，还不可避免地带有主观偏差。也就是说，不同的人对同一幅图像有不同的理解方法，这种主观理解的差异将导致图像检索中的失配错误。此外，图像中所包含的丰富的视觉特征（颜色或纹理等）往往无法用文本进行客观地描述的。 90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。为克服这些问题，基于内容的图像检索技术（content-based image retrieval）应运而生。区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术自动提取每幅图像的视觉内容特征作为其索引，如色彩、纹理、形状等。此后几年中，这个研究领域中的许多技术发展起来，一大批研究性的或商用的图像检索系统被建立起来。这个领域的发展主要来归功于计算机视觉技术的进步，在文献[]中有对这一领域的详细介绍。 应该认识到，基于内容的图像检索系统具有与传统基于文本的检索系统完全不同的构架。首先，由于图像依赖其视觉特征而非文本描述进行索引，查询将根据图像视觉特征的相似度进行。用户通过选择具有代表性的一幅或多幅例子图像来构造查询，然后由系统查找与例子图像在视觉内容上比较相似的图像，按相似度大小排列返回给用户。这就是所谓的通过例子图像的检索（query by image example）。另外，基于内容的检索系统一般通过可视化界面和用户进行频繁的交互，以便于用户能够方便地构造查询、评估检索结果和改进检索结果。 下图表示了基于内容的图像检索系统的体系结构。系统的核心是图像特征数据库。图像特征既可以从图像本身提取得到，又可以通过用户交互获得，并用于计算图像之间的相似度。用户和系统之间的关系是双向的：用户可以向系统提出查询要求，系统根据查询要求返回查询结果，用户还通过对查询结果的相关反馈来改进查询结果。图中还标出了基于内容的图像检索中的一些关键环节： 1) 选择、提取和索引能够充分表达图像的视觉特征。
基于内容的多媒体检索技术
基于内容的多媒体检索 技术 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988）
基于内容的多媒体检索技术 摘要： 基于内容检索是多媒体研究中的新兴热点，会逐渐在很多领域中得到广泛的应用，本文主要介绍了基于内容的多媒体信息检索的概念、特点、查询和检索过程、基于内容的检索、基于视频的检索以及基于内容的多媒体信息检索的研究方向。 关键词：基于内容的检索；多媒体；图像检索；视频检索 1.引言 多媒体技术和Internet的发展将人们带入巨大的多媒体信息海洋，并进一步导致了超大型多媒体信息库的产生，光凭关键词是很难做到对多媒体信息的描述和检索的，这就需要有一种针对多媒体的有效的检索方式。如何有效的帮助人们快速、准确地找到所需要的多媒体信息，成了多媒体信息库所要解决的核心问题。 2.多媒体检索技术原理与方法 多多媒体检索是一种基于内容特征的检索（CBR：content-based?retrieval）。所谓基于内容的检索是对媒体对象的内容及上下文语义环境进行检索，如图像中的颜色、纹理、形状，视频中的镜头、场景、镜头的运动，声音中的音调、响度、音色等。基于内容的检索突破了传统的基于文本检索技术的局限，直接对图像、视频、音频内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些内容特征建立索引并进行检索。在这一检索过程中，它主要以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等学科中的一些方法为部分基础技术，是多种技术的合成。
与传统的信息检索相比，CBR有如下特点： (1)相似性检索：CBR采用一种近似匹配（或局部匹配）的方法和技术逐步求精来获得查询和检索结果，摒弃了传统的精确匹配技术，避免了因采用传统检索方法所带来的不确定性。 (2)直接从内容中提取信息线索：CBR直接对文本、图像、视频、音频进行分析，从中抽取内容特征，然后利用这些内容特征建立索引并进行检索。 (3)满足用户多层次的检索要求：CBR检索系统通常由媒体库、特征库和知识库组成。媒体库包含多媒体数据，如文本、图像、音频、视频等；特征库包含用户输入的特征和预处理自动提取的内容特征；知识库包含领域知识和通用知识，其中的知识表达可以更换，以适应各种不同领域的应用要求。 (4)大型数据库(集)的快速检索：CBR往往拥有数量巨大、种类繁多的多媒体数据库，能够实现对多媒体信息的快速检索。 基于内容的检索体系通常如下图所示: Figure 1基于内容的检索体系 2.1基于内容的静态图像检索 基于内容的图像检索必须要对图像进行基于内容的识别和解释，特征提取在图像检索中占有重要地位。图像检索所用到的基本特征有颜色、纹理、形状、图像的语义等等。 2.2颜色检索 颜色是描述一幅图像最直观、有效的特征,由于颜色具有一定的稳定性,所以是基于内容的图像检索中应用最广泛的特征。对颜色进行检索主要是利用颜色空间直方图进行匹配。颜色数据在查询时,颜色特征的提取主要有互补
基于内容的图像检索技术研究
基于内容的图像检索技术研究 学号：10404400204 姓名：陈萍班级：数字媒体艺术1002班学院：包装与材料工程 〔摘要〕基于内容的图像检索技术是对图像的物理内容为加工对象的检索技术之一,主要实现方式包括基于颜色、纹理、形状和语义等。其中基于颜色的图像检索发展最为成熟，而基于语义的检索则尚处于探讨、研究阶段。 关键词：图像检索、内容、语义 引言 随着信息技术的普及与发展及应用，数字图像的数量正以惊人的速度增长。如何将数字图像处理、计算机视觉技术与传统数据库技术相结合,建立基于对图像内容自动或半自动描述的新一代图像视频数据库成为现在亟待解决的课题。基于内容的图像检索(CBIR)是解决这一问题的关键技术之一。CBIR与传统的检索手段不同，它是利用图像的颜色、纹理、形状等基本特征进行检索,并把这些量化特征与图像存储在一起，它的特点是：直接从媒体内容中提取信息线索。基于内容的检索是一种近似匹配；特征提取和索引建立常需要用人机交互的方法，学习人的主观相似度感受。它主要使用的是基于相似度量的示例查询方法。 2 基于内容的图像检索技术 基于内容的图像检索的前提是基于内容的描述。图像内容既包括了颜色、纹理、形状等低层次视觉特征，又包括了对目标意义的复杂推理等的高层语义特征。检索进行查询的层次基本可分为三层： （1 ）基于原始数据的查询。这是最低层次的查找，每一幅图像为像素点的简单有序的集合体，查询时相似性的度量标准是点对点的比较，这个层次的比较是非常具体的，只有在使用相对精确匹配时才有用。 （2 ）基于特征的查询。这是较高层次的查询，在基于特征的层次上描述图像。图像特征包括原始属性：颜色、纹理、形状等，也包括脱离了原始性的抽象属性：灰度直方图，颜色直方图，空间频谱图。不同的特征可以被分成不同的特征矢量组。图像的区域划分基本上是根据特征矢量的不同特征，同一个区域内的特征矢量具有相同的属性。在n维特征空间的查询，实质上就是目标特征矢量的相似性度量。数据库内的图像文件的特征矢量集以及抽取方法，被事先抽取并保存，查询时，使用给出的模板，图像按照库内保存的方法抽取目标特征矢量。（3 ）基于语义的查询。这是最高层次的查询，可以看作是基于对象的查询。查询图像中包括的具体的物体，发生的场景，图像所描述的感性色彩等都属于这个层次的查询。目前实现图像检索的手段有很多，包括基于分数维的图像检索，基于多颜色空间的图像检索方法，基于内容的图像检索，基于区域的图像匹配算法的关键技术研究，基于颜色特征的图像检索方法等等。而且基于图像处理技术的日趋成熟，检索的效果也越来越好，但仍未到图像语义的图像检索阶段。 2.1 基于颜色特征 颜色是一种重要的，目前使用最广的视觉特征，同一类事物通常有着相似或相同的颜色特征。因此可以利用颜色特征来区分不同物体, 也是绝大多数基于内容的图像和视频检索的多媒体数据库中使用的特征之一。颜色往往和图像中所包含的物体或场景十分相关，颜色特征对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小，从而具有较高的鲁棒性。基于颜色特征的检索主要采用的方法包括颜色直方图、颜色矩、颜色相关图等。颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。 2.2 基于形状特征 形状是刻画物体的本质特征之一,在二维图像空间中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,所以对形状的描述涉及到对轮廓边界的描述以及对这个边界所包围区域的描述。目前的基于形状检索方法大多围绕着从形状的外轮廓特征和形状的区域特征建立
多媒体技术随堂练习答案
多媒体技术随堂练习答案 第一章多媒体技术概述 1. （单选题）媒体有两种含义，即表示信息的载体和（）。 A ?表达信息的实体 B ?存储信息的实体 C ?传输信息的实体D.显示信息的实体 参考答案：B 2. （单选题）（）是指用户接触信息的感觉形式，如视觉、听觉和触觉等。 A ?感觉媒体 B ?表示媒体 C ?显示媒体 D ?传输媒体 参考答案：A 3. （单选题）多媒体技术是将（）融合在一起的一种新技术。 A ?计算机技术、音频技术和视频技术 B ?计算机技术、电子技术和通信技术 C ?计算机技术、视听技术和通信技术 D .音频技术、视频技术和网络技术参考答案：B 4. （单选题）请根据多媒体的特性判断以下（）属于多媒体的范畴。 A ?交互式视频游戏 B ?光盘 C ?彩色画报 D ?立体声音乐 参考答案：A 5. （单选题）（）不是多媒体技术的典型应用。 A ?教育和培训 B ?娱乐和游戏 C ?视频会议系统 D ?计算机支持协同工作 参考答案：D 6. （单选题）多媒体技术中使用数字化技术，与模拟方式相比（）不是数字化技术的专有特点。A?经济，造价低 B ?数字信号不存在衰减和噪音干扰问题 C ?数字信号在复制和传送过程中不会因噪音的积累而产生衰减 D ?适合数字计算机进行加工和处理 参考答案：A 7. （单选题）下列选项属于表示媒体的是（） A.照片 B.显示器 C.纸张 D.条形码参考答案：D 8. （单选题）下列不属于多媒体的基本特性的是（） A.多样性 B.交互性 C.集成性 D.主动性参考答案：D 9. （判断题）传输媒体包括局域网、光纤和双绞线。（） 参考答案：X 10. （判断题）多媒体实质上是指表示媒体，它包括数值、文本、图形、视频、语音和动画（）参考答案：X 11. （判断题）多媒体技术的主要特性有多样性、交互性、实时性、数字化和集成性。（）
基于内容的多媒体检索技术
基于内容的多媒体检索技术 摘要： 基于内容检索是多媒体研究中的新兴热点，会逐渐在很多领域中得到广泛的应用，本文主要介绍了基于内容的多媒体信息检索的概念、特点、查询和检索过程、基于内容的检索、基于视频的检索以及基于内容的多媒体信息检索的研究方向。 关键词：基于内容的检索；多媒体；图像检索；视频检索 1.引言 多媒体技术和Internet的发展将人们带入巨大的多媒体信息海洋，并进一步导致了超大型多媒体信息库的产生，光凭关键词是很难做到对多媒体信息的描述和检索的，这就需要有一种针对多媒体的有效的检索方式。如何有效的帮助人们快速、准确地找到所需要的多媒体信息，成了多媒体信息库所要解决的核心问题。 2.多媒体检索技术原理与方法 多多媒体检索是一种基于内容特征的检索（CBR：content-based retrieval）。所谓基于内容的检索是对媒体对象的内容及上下文语义环境进行检索，如图像中的颜色、纹理、形状，视频中的镜头、场景、镜头的运动，声音中的音调、响度、音色等。基于内容的检索突破了传统的基于文本检索技术的局限，直接对图像、视频、音频内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些内容特征建立索引并进行检索。在这一检索过程中，它主要以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等学科中的一些方法为部分基础技术，是多种技术的合成。 与传统的信息检索相比，CBR有如下特点： (1)相似性检索：CBR采用一种近似匹配（或局部匹配）的方法和技术逐步求精来获得查询和检索结果，摒弃了传统的精确匹配技术，避免了因采用传统检索方法所带来的不确定性。 (2)直接从内容中提取信息线索：CBR直接对文本、图像、视频、音频进行分析，从中抽取内容特征，然后利用这些内容特征建立索引并进行检索。 (3)满足用户多层次的检索要求：CBR检索系统通常由媒体库、特征库和知识库组成。媒体库包含多媒体数据，如文本、图像、音频、视频等；特征库包含用户输入的特征和预处理自动提取的内容特征；知识库包含领域知识和通用知识，其中的知识表达可以更换，以适应各种不同领域的应用要求。
网络环境下的多媒体信息检索技术
网络环境下的多媒体信息检索技术 摘要 当今时代网络技术的快速发展，使得网络能够随时随地高速、准确为用户提供服务，特别是网络数据库的发展，使得网络信息储备非常大，使用网络检索多媒体信息可以从海量的数据库中快速、准确的得到所需信息。比从其他途径得到的信息还要全面。网络环境下的多媒体信息检索：基于内容的文本检索、图形图像检索、音频、视频检索、了解这些检索技术有利于信息的收集和数据的挖掘. 关键字：网络检索多媒体 Multimedia information retrieval technology network environment Summary The rapid development of network technology in today's era, making the network anytime, anywhere high-speed, accurate service to users, especially the development of the network database, making very large reserves of network information, you can use the network to retrieve multimedia information from the massive database quickly and accurately obtain the desired information. Even more comprehensive than the information obtained from other sources. Multimedia information retrieval network environment: content-based retrieval
多媒体名词解释
1、媒体的含义：一是指用以存储信息的实体，如磁盘、磁带、光盘，和半导体存储器；二是指信息的载体，如数字、文字、声音、图形、图像和视屏等。2．多媒体：是指信息表示媒体的多样化，常见的多媒体有文字、图形、图形、图像、声音、音乐、视频、动画等多种形式。 3．多媒体的特征：多维化、集成性、交互性、实时性。 4．多媒体系统的关键技术：多媒体数据的处理、存储、传输、输入/输出技术5．专用芯片分为两种类型：一种是固定功能的芯片，另一种是可编成的处理器。6．多媒体信息以三种模式相互集成:制约式、协作式和交互式。 7．超媒体：一种新型的信息管理方法。它一般也采用面向对象的信息组织与管理形式，由于多媒体各个信息单元可能具有与其他信息单元的联系，而这种联系经常确定了信息之间的相互联系。因此各个信息单元将组成一个由节点和各种链构成的网络，这就是超媒体信息网络。 8．虚拟现实，就是采用计算机技术生成一个逼真的视觉、听觉、触觉及嗅觉的感觉世界，用户可以用人的自然技能对这个生成的虚拟实体进行交互考察。9．多媒体通信是指在一次呼叫过程中能同时提供多种媒体信息——声音、图形、图像、数据、文本等新型的通信技术和计算机技术相结合的产物。 10．多媒体技术的应用：音频/视频流点播、电子出版物、医疗卫生、游戏与娱乐、计算机视频会议、多媒体展示和信息查询系统、MIS和OA、传媒和广告、教学管理系统、移动卫星。 11．多媒体技术的发展趋势：将朝着智能化和三维化发展。 12．主机：多媒体计算机的主机可以是大中型机，也可以是工作站，普通个人使用的是多媒体个人计算机，主要包括cpu和主板。 13．多媒体接口卡：是根据多媒体系统获取、编辑音频或视频的需要而插接在计算机上，以解决各种媒体数据的输入、输出的问题。常用的接口卡有声卡、显卡、视频压缩卡、视频扑捉卡、视频播放卡、光盘接口卡等。 14．常用的IO设备：输入设备、输出设备、以及用于网络通信的通信设备。15、显卡：主要的作用是对图形函数进行加速。 16．影响显存性能的参数包括：显存的容量、显存的数据位数与宽带和显存的速度。 17．所需显存=图形分辨率×色彩精度／8 对于三维图形，所需显存（帧存）=图形分辨率×3×色彩精度／8 18．显存宽带=运行频率×数据宽带／8 19．调制解调器：利用模拟信号传输线路传输数字信号。电子信号分两种：一是模拟信号，另一种是数字信号。 20．网卡：局域网中最基本的部件之一，又称为网络卡或网络接口卡，它的主要工作原理是整理计算机上发往网线上的数据，并将数据分解为适当大小的数据包后在网络上发送出去。21．USB设备：是一种应用在pc领域的新型接口技术，是由Compaq、DEC、IBM、Intel、Northern Telecom、Microsoft和Nec等7家公司为简化pc与外设间的互联而共同研究开发的一种总线规范。 22．主流的存储技术：NAS、SAW、DAS、IP存储、光存储、虚拟存储。23．USB设备的优点：使用方便、速度快、连接灵活、独立供电、支持多媒体、低成本。 24．USB的硬件结构:USB结构简单，采用四线电缆，信号定义由2条电源线和2条信号组成，它是一种基于令牌环网或FDDI。USB主控制器广播令牌，总线上的