計算機信息檢索技術的相關論文(2)
計算機信息檢索技術的相關論文
計算機信息檢索技術的相關論文篇二
《多媒體數據庫檢索技術初探》
【摘 要】本文介紹了兩種多媒體數據庫的查詢方法，分析了基于內容的檢索特點和處理過程，闡述了圖象數據查詢和檢索的基本過程和相關技術。
【關鍵詞】多媒體 數據庫 檢索
多媒體數據庫從作為傳統數據庫的一種高級應用開始，到作為適合多媒體數據的數據庫管理系統，已經經歷了十來年的研究與發展。傳統數據庫技術有一個根本的出發點，就是企圖用一個統一的模式、統一的框架來描述、組織、處理客觀世界所有對象。凡是不滿足這種模式和柜架的對象就加以改造，而在改造過程中又不可避免地丟掉了許多語義信息。但多媒體數據類型卻無法處理，也無法改造。研究表面向對象數據庫是解決多媒體數據庫較為科學的方法和工具，它可以方便靈活地處理圖形、圖像、聲音、文字、動畫等多媒體信息，尤其是具有層次結構的復雜對象。
一 兩種多媒體數據庫查詢方法
多媒體數據庫查詢方法分為基于表示和內容兩大類?；诒硎镜臋z索目前已相對成熟，并且得到廣泛的應用?；诒硎拘问降臋z索與數據類型和數據結構有關，在進行檢索時，只需對關鍵字檢索表進行檢索，再根據關鍵字檢索表的指針，找到相應的數據。它的特點是檢索速度快、精確度高。但在實際應用中，存在基于內容的檢索需求。例如，“查找與相片A面貌相似的人”就要求基于內容的檢索，這一類檢索和查詢更加實用，更貼近人的思維和日常需要，是今后檢索的主流，而基于表示的檢索對于這一類檢索要求則無能為力。基于內容的檢索是根據媒體內容語義進行檢索的。很明顯，人類語言極其豐富，人與人之間思維方式不同，同樣的，意義會有許多種表示方式，因此，對語義進行精確的分析困難很大，分析出來的結果不可能很精確。所以，基于內容的檢索形式雖然能根據媒體內容語義進行檢索，但是檢索速度很慢、精確度低。
二 基于內容檢索的特點
隨著多媒體技術的普及，人們將大量接觸和處理多媒體信息，但每一種媒體數據都存在難以用符號化的方法進行描述的問題，如圖像中的顏色、視頻中的運動、音頻中的音調等。當用戶需要利用這些信息線索對數據進行檢索時，傳統的數據庫采用關鍵詞的檢索方式是不能完成的，為了滿足這種更深層次的檢索即基于內容的檢索，就要先了解它的特點：一是從媒體內容中提取信息線索;二是提取特征的方法多種多樣;三是人機交互進行基于內容的檢索是一種近似匹配。
三 基于內容的檢索的體系結構
基于內容的檢索作為一種信息檢索技術，如超媒體系統、會議系統、多媒體信息系統等，提供基于多媒體數據內容的信息查詢和檢索。因此，應將基于內容的檢索設計為多媒體數據庫的檢索引擎結構，在體系結構上劃分為兩個子系統：特征提取子系統和查詢子系統，如下圖所示。
第一，目標標識。為用戶提供一種工具，以全自動或半自動的方式標識靜態圖像、視頻鏡頭等媒體區域，以便針對目標進行特征提取并查詢。
第二，特征提取。對多媒體數據進行特征提取，提取用戶感興趣、適合檢索要求的特征。特征提取可以是全局性的(如整幅圖像的視頻鏡頭)，也可以是有針對性的(如視頻中的運動對象)等。
第三，數據庫。生成的數據庫由媒體庫、特征庫和知識庫三部分組成。媒體庫包含圖像、視頻、音頻、文本等多媒體數據;特征庫包含用戶輸入的特征和預處理自動提取的內容特征;知識庫表達可以更換以使用各種不同的應用領域。
第四，查詢接口。友好的人機交互界面是檢索系統不可缺少的。在基于內容的檢索中，由于特征不直觀，因此必須為其提供一個可視化的輸入手段，還應在用戶界面提供查詢結果的創覽功能。
第五，檢索引擎。檢索是利用特征之間的距離函數進行相似性檢索。對于不同類型的媒體數據有不同的相似性檢測算法，檢索引擎中有一個有效可靠的相似性檢測函數集。
四 基于內容檢索的處理過程
基于內容的查詢和檢索是一個逐步求精的過程，也是一種特征不斷調整，重新匹配的循環過程。用戶查詢一個數據對象時，利用人機界面提供的輸人方式形成一個查詢條件，將查詢特征與數據庫中的特征按照一定的匹配算法進行匹配，然后把滿足一定相似性的一組候選結果按相似度大小排列返回給用戶，對系統返回的查詢結果，用戶可以通過測覽挑選滿意的結果，也可以從中選擇一個示例，進行特征調整，最后形成―個新的查詢條件，如此逐步縮小查詢范圍，直到用戶對結果滿意為止。基于內容檢索的處理過程包括如下過程：一是初始檢索說明，二是相似性匹配，三是特征調整，四是重新檢索。該過程直到用戶放棄或得到滿意檢索結果為止。
五 結束語
本文研究的是多媒體圖象數據的查詢和檢索方法。多媒體數據庫基于內容檢索技術是目前數據庫研究的一個熱點問題。高效快速地對媒體數據進行檢索，首先要建立數據生成子系統和數據查詢系統，生成媒體庫、特征庫、知識庫等數據庫;然后要對圖象進行分割、提取特征、分類描述，分類結果存入相應的數據庫中;最后進行相似匹配，完成查詢和檢索過程。
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