多媒体信息检索技术
信息检索知识点
信息检索知识点信息检索是指从大规模的信息资源中，通过利用各种信息检索工具和技术，准确和高效地找到用户所需要的信息的过程。
信息检索技术在现代社会中扮演着重要的角色，它不仅广泛应用于互联网搜索引擎，还在图书馆、数据库、企业信息管理等领域发挥着重要作用。
本文将介绍信息检索的定义、关键概念和一些常用技术。
一、信息检索的定义和目标信息检索是指通过计算机等工具从大规模的信息资源中，按照用户的需求进行检索，提供相关性高、准确性好的信息结果。
它的目标是帮助用户快速地找到所需的信息，提升信息搜索效率和准确性。
二、关键概念1. 查询：用户提交的检索请求，通常由一系列关键词组成。
2. 检索词：查询中使用的关键字或关键词短语。
3. 检索结果：根据查询返回的与之相关的文档或信息。
4. 相关性：衡量检索结果与查询之间相关程度的指标，通常使用相关性排序算法进行排序。
5. 文档：信息资源的基本单位，可以是网页、文章、图片、音频等形式。
三、信息检索的主要技术1. 分词技术：将文本数据按照一定规则分割成有意义的词语，是信息检索的基础步骤。
2. 索引技术：将文档中的关键词与其所在位置进行索引，以提高检索效率和准确性。
3. 倒排索引：根据关键词构建索引表，记录关键词与文档之间的对应关系，常用于搜索引擎等场景。
4. 相似度计算：根据查询和文档的相似性，为检索结果进行排序。
5. 结果评估：通过评估检索结果的质量，改进检索算法和模型。
四、常用的信息检索模型1. 布尔模型：将查询和文档转化为布尔表达式，按照布尔运算进行检索。
2. 向量空间模型：用向量表示文档和查询，通过计算向量之间的相似度进行检索。
3. 概率检索模型：基于统计方法，利用概率模型进行信息检索。
五、信息检索的挑战和发展方向1. 大规模数据处理和存储：随着互联网的快速发展，信息资源呈指数级增长，如何高效地处理和存储大规模的数据成为了一个挑战。
2. 多语言检索：不同语言的信息检索在跨语言信息检索中面临很大的难度和挑战。
信息组织与检索
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信息组织的目的—— 1）减少社会信息流的混乱程度。 2）提高信息产品的质量和价值。 3）建立信息产品与用户的联系。 4）节省社会信息活动的总成本。
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3.3 信息检索
信息检索的类型
早期分类方法——
（1）文献检索。通过二次文献找出所需的一次文献或三次文献。 （2）数据检索。以数据为对象的检索，如查找某一数据。 （3）事实检索。以特定的事实为检索对象。事实内容包括大量的科 学事件和社会事件。 （4）概念检索。查找特定概念的含义、作用、原理或使用范围等解 释性的内容或说明。
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信息组织的方法
（1）语法信息组织方法 以信息的形式特征为依据序化信息的方法。它不涉及信息的 含义和用途，需要遵循方便性、标准化等原则。 1）字顺组织法 从字、词的角度集约有关信息，又有音序法、形序法、音序 和形序并用三种形式，如书名的排序、著者姓名的排序和主 题词的排序等。 2）代码组织法 以代码表征信息和集约信息的方法，优点是简便易用，尤其 适合计算机管理，如专利代码组织法、商务条码组织法、身 份证代码组织法、军队番号组织法和电话号码组织法等。
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3.2 信息组织
1．信息组织的基本原理 信息组织是将处于无序状态的特定信息，根据一定的 原理和方法，使其成为有序状态的过程。其目的是将 无序信息变为有序信息，方便人们利用信息和有效地 传递信息。 信息组织的依据是事物的属性，这些属性可归纳为形 式、内容和效用三种类型。以服装为例，款式、大小、 生产厂家、生产时间和地点等属于形式特征，服装原 料的物理和化学结构属于内容特征，御寒、防雨、防 晒等属于效用特征。
跨媒体智能信息检索
• 光流法：用于计算视频帧之间的运动 信息 • 深度学习：用于视频特征的提取和分 类
机器学习技术在跨媒体检索中的应用
随机森林：通过机器学习技术提高跨媒体检索的准确性和稳定性
• 决策树：用于构建随机森林模型 • 集成学习：通过组合多个决策树提高检索效果
支持向量机（SVM）：通过机器学习技术实现跨媒体数据的高效检索
• 推荐系统将得到广泛应用，实现跨媒体信息的个性化推荐 • 智能问答将得到发展，提高跨媒体信息检索的智能化水平
跨媒体信息检索在新兴领域的应用
跨媒体信息检索将在虚拟现实、增强现实等新兴领域得到应用
• 三维模型检索将得到发展，实现跨媒体数据的高效检索 • 场景理解将得到突破，提高跨媒体信息检索的准确性
计算机视觉技术在跨媒体检索中的应用
图像识别：通过计算机视觉技术识别图像数据中的 物体、场景等信息，实现图像的跨媒体检索
• 卷积神经网络（CNN）：用于图像 特征的提取和分类 • 迁移学习：将预训练好的模型应用于 图像识别任务，提高识别准确率
视频分析：通过计算机视觉技术分析视 频数据中的动作、场景等信息，实现视
跨媒体信息检索的性能评估与优化
跨媒体信息检索需要持续优化检索算法，提高检索效果
• 算法改进需要不断进行，如模型优化、特征选择等 • 计算资源需要不断支持，如硬件设备、计算时间等
跨媒体信息检索需要有效评估检索效果，为技术优化提供依据
• 评估指标需要不断完善，如准确率、召回率、F1值等 • 评估方法需要不断研究，如离线评估、在线评估等
• 核函数：将跨媒体数据映射到高维空间，实现非线性分类 • 参数优化：通过调整参数提高检索效果
03
跨媒体智能信息检索的挑战
跨媒体数据源的多样性与复杂性
基于内容的检索技术与多媒体数据库
计 算机 与 Байду номын сангаас络
基 于内 窖昀 植 索 技 术 与多 媳 傩 数据 库
华 东师 范大 学教 育信 息技术 学 系 上 海农林 职业技 术 学院应 用外语 系 张翠 玉
［ 摘 要］ 本文主要讨论 了 多媒体数据库的检索技术 中， 在 围绕图像、 视频 、 音频等 多 媒体信息 ， 实现对多媒体数据库基于内容的检索。 ［ 关键词 ］ 多媒体 基于 内容的检 索 视频 音频 查询接 口 多媒体是将计算机 、 电视机 、 录像机 、 录音机 和游 戏机 等技术融 为 体 ， 电脑与用户之间可以相互交流的操作环境 。 形成 它可以接收外部 图像 、 声音 、 录像及各种 媒体信息 ， 经计算机加 工处 理后以图片 、 文字 、 声音 、 动画等 多种方 式输 出 ， 实现输入输 出方式 的多元 化 ， 改变 了计算 机只能输入输 出文字 、 数据 的局限 ， 计算 机开始 能说会 唱起来 。在计算 机和通信领域 ， 我们所指的信息 的正 文、 图形 、 声音 、 图像 、 画， 可以 动 都 称为媒体 。 从计算机和通信设备处理信息的角度来看 ， 我们可以将 自 然 界和人类社会原始信息存在 的形式——数据 、 文字 、 有声的语言 、 音响 、 绘 画、 动画 、 图像（ 静态 的照片和动态 的电影 、 电视和录像 ） ， 等 归结为三 种最基本的媒体 ：声 、图 、 。传统 的计算机 只能够处理单媒体—— 文 “ ” 电视能够传播声 、 文集成信息 ， 文 ， 图、 但它不是多媒体系统 。通过 电 视， 我们只能单向被 动地接受信息 ， 不能双 向地 、 主动地处理信息 ， 没有 所谓的交互性。可视电话虽然有交互性 ， 但我们仅仅能够听到声音 ， 见 到谈话人 的形象 ， 也不是 多媒体 。所谓多媒体 ， 是指能够 同时采集 、 处 理、 编辑 、 存储 和展示两个或 以上不 同类型信息媒体的技术 ， 这些 信息 媒体包括文字 、 声音 、 图形 、 图像 、 动画和活动影像等。 多媒 体数据包含有 图像 、 视频 、 音频等十分丰富的信息内容 ， 有着 ： 数据量大 、 数据类型多 、 数据类型差别大 、 输入和输出复杂等特点 。 多媒 体数据大多具有难 以用符号描述的特征 ， 如图像中的颜 色分布 ， 视频中 的运动 、 音频 中的音调等 ， 由于它们属 于非格式化数据 ， 以对其 进行 所 查询和处理 就相 当困难 ， 即基于内容 的检索 问题。 多媒体 数据库 Ｍ ＢＭ ｈ ｎｄ ａ ｂｓ 是建立多媒体应用软件 系 Ｄ （ ｕ ｉ ｅｉ Ｄ ｔ ａｅ ｉ ａ ａ ） 统最重要 的工具 。 它是数据库技术与多媒体技术结合 的产物。 多媒 体数 据库不是对现有的数据进行界面上的包装 ，而是从 多媒体数据 与信 息 本身的特性 出发 ， 考虑将其 引入到数据库中之后而带来 的有关问题。多 媒体数据库从本质上来说 ， 要解 决三个 难题 。第一是 信息媒体 的多样 化， 不仅仅是数值数据和字符数据 ， 要扩 大到多媒体数据 的存储 、 组织 、 使用和管理 。 第二要解决 多媒体数据集成或表现集成 ， 实现多媒体 数据 之间的交叉调用和融合 ， 成粒度越细 ， 集 多媒体一体 化表现才越强 ， 应 用 的价值也才越大。第 三是多媒体数据与人之 间的交互性。 随着互联网的发展 ， 对多媒体数据的检索要求越来越多。在传统 的 数据库检索 中， 一般采用 的是基于标识符 、 属性 、 字等形式的检索 关键 方 法， 这些方法只与数据类 型和数据结构有关 ， 不需要对 内容作任何分 析。这种传统的基于结构化 的关 系数据库检索方式并不适合非结构化 的多媒体数据的检索 ， 为多媒体数据的检索提 出了新的要求。 这就 多媒 体数据库在其应用中并不满足 于这些简单 的检索方式 ，而需要分析媒 体 的语 义内容 ， 得到更深 的检索层次 。如 “ 查找包含人脸的所有 图像 ” ， 这种检 索就涉及到图像 的内容 ， 它很难用一般 的形式进行描述。 概括地 说： 涉及媒体 内容和语义理解 的检索都可以归纳为基于内容的检索 。 基 于内容检索 ， 就是从多媒体数据 中提取 出特定 的信息线索 ， 然后 根据这些线索从大量的数据库 中， 检索 出具有相似特征 的多媒体数据 。 基于内容 的检索是一门新 的信息检索技术 。它 以认知科学 、 用户模型 、 模式识别 、数据库管理 系统 、信息检索等领域 的研究方法和技术为基 础， 研究新的媒体数据 的表示 与数据存储模式 、 有效 可靠 的查询方法 、 智 能查 匐接 口等。 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 二 索， 如 像 中的颜色 、 纹理 、 形状 ， 视频中的镜头 、 场景 、 头的运动 ， 镜 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 、 频 内容进 行分析 ， 音 抽取特 征和语 义， Ｊ 利月 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 ， 多种技术的合成。 是 、 与传统的信息检索相 比， 基于内容的检索有如下特点 ： ｆ 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 １ ） 于关键词 检索的局限 ， 直接对 图像 、 频 、 视 音频进行分析 ， 取特征 ， 抽 使 得检索更加媒体对象。 ｆ１ ２提取特征的方法多种多样 。 以图像 的提取为例 ， 可以提取形状特 征、 颜色特征 、 轮廓特征等 。 ｆ） ３人机交互进行。 一般地人类对 于特征 比较敏感 ， 能迅速分辨 出目 标 的轮廓 、 音乐的旋律等 ， 但对 于大量的对象 ， 一方 面难 以记 住这些特 征， 另一方面人工从 大量数据 中查找 目 标效率非常低。因此 ， 使用基于 内容检索 的系统时 ， 与计算机相互配合 ， 人 进行启发式检索是一种有效
信息检索课多媒体教学现状研究
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中图 分 类号 ： ２ ２７ Ｇ ５． 文 献 标 识 码 ： Ａ 文章 编 号 ：０ ６ １２ （ ０ ９） ６ ０ ３ — ４ １０ — ５ ５ ２ ０ ０ — ０ ９ ０
Ｔｈ ｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｈｅ ｓａｔ ｓ ｑ ｆｔ ｅ ｔ ａ ｈ ｎ ｆｉ ｆ ｒ ａ ｉ ｎ ｒ ｔ ｉｖ ｌｃ ｕｒ ｅ ｔ ｒ ｕｇ ｅ ｒ ｓ ａ ｃ ｎ ｔ ｔ ｕ ｕｏ ｏ ｈ ｅ ｃ ｉ ｇ ｏ ｎ ｏ ｍ ｔｏ ｅ ｒ ｅ ａ ｏ ｓ ｈ ｏ ｈ
２０ 年 １ ０９ ２月
大学 图书情报 学刊
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基于多媒体数据挖掘的多通道检索技术
需用户对检索结果作相关反馈。系统根据用户的反 馈信息作语义上下文分析，在此基础上再进行基于
内容的检索，如此反复，直至找到满意的结果。
3 多通道检索流程图
图3 所表示的检索过程如下[6. 7 1.
② L,E {扫描多媒体数据库， 生成一元数据项
频集及其支持度};
③ C2 =apriori-gen传); 1 ， *利用Aprior 算法的函 数apriori-gen(L1 )，由L， 候选集C2 ; 产生 */ ④L2 {c ECz/c.support>minsupp}; "⑤ S=build-change(L2) ;
在多通道检索中的应用做了探析。
图I 多媒体数据挖掘过程
1 多媒体数据挖掘过程
多媒体数据挖掘是指基于多媒体的内容特征 c ，以及这些特征的相关语义，从大型多媒体集 M
2 多媒体信息多通道检索体系结构
信息的发布形式已由单一的文本发展为由文 本、图像、视频、音频甚至 3D 模型等多种模态数 据构成的有机集合。面对丰富而又复杂的多媒体信 息， 用户需要一种准确、友好、 灵活的检索方式与 多媒体信息之间进行交互，面向多媒体信息的多通 道检索系统的出现不失为解决这一问题的好途径。 如图2 所示，多通道检索系统主要由存储子系 统和查询子系统组成。存储系统首先对多媒体信息 进行预处理，提取多媒体信息中不同对象间的链接 关系，存人存储子系统中相应的数据库中。同时， 建立交叉参照知识库， 作为检索的语义基础1 5Ja
多媒体数据的关联规则， 是在相关的多媒体对 象集中，找出一组关联规则，显示一组对象或特征 的模式或相互关系的发生频率， 一个典型的关联规
则 [a.“1 X-4Y ,c% 其 : X和Y是 组 是 ，: 9 [s% ]， 中 一
信息检索的发展趋势
信息检索的发展趋势信息检索作为一种重要的信息处理技术，随着互联网的普及和信息化程度的提高，发展迅速。
信息检索的发展趋势主要有以下几个方面：一、个性化和智能化随着用户信息需求的个性化和多样化，信息检索系统需要更加注重用户个性化需求的满足。
个性化推荐技术可以根据用户的喜好、行为模式等特征，为用户提供个性化的信息推荐服务。
同时，智能化的信息检索系统可以通过机器学习、自然语言处理等技术，对用户的查询进行分析，提供更加准确、智能的搜索结果。
二、知识图谱的应用知识图谱是一种将数据和语义联系在一起的结构化数据表示方法，可以用于构建更加智能、全面的信息检索系统。
知识图谱可以通过整合多种数据源，将数据之间的关系进行建模，使得信息检索系统可以更好地理解用户查询的意图，提供更加准确、相关的搜索结果。
同时，知识图谱还可以用于构建问答系统、智能助手等应用，进一步提升信息检索的智能化水平。
三、跨语言信息检索随着全球化的发展，人们对于跨语言信息的需求越来越多。
跨语言信息检索是指将用户的查询翻译成其他语言，再在其他语言的文档中进行检索。
传统的跨语言信息检索往往面临语言差异、翻译失真等问题，但随着机器翻译技术的进步，跨语言信息检索的效果已经得到了明显的改善。
未来的发展趋势将是进一步提升跨语言信息检索的准确性和效率，为用户提供更好的跨语言搜索体验。
四、多模态信息检索随着多媒体数据的快速增长，传统的文本检索已经无法满足用户对于多模态信息的需求。
多模态信息检索是指在多媒体数据中进行信息检索，包括图像检索、视频检索等。
多模态信息检索涉及到跨媒体的语义理解和匹配，需要融合计算机视觉、自然语言处理等多种技术。
未来的发展趋势将是进一步提升多模态信息检索的准确性和效率，实现多模态信息的无缝检索。
总之，信息检索作为一种关键的信息处理技术，随着互联网的不断发展和技术的不断创新，将会呈现个性化、智能化、知识图谱应用、跨语言检索和多模态检索等趋势。
未来的信息检索系统将会更加满足用户的个性化需求，提供更加准确、智能的搜索结果，促进人们更高效地获取和利用信息。
网络环境下多媒体信息检索探究
议的概 述 和 比较 ［］ Ｊ． 工业无 线通 信技 术 ，０ ７ ２ ． ２０ （ ） ［ ］ 曾鹏． － 无线技 术的 标准化 与应 用 ｆ］中国仪 器仪 表 ，０ ８ ３ ． ４ ＿业 ７ － Ｊ． ２０ （ ）
（ 责任 编辑 ： 王 钊）
决 的所 有应 用 ， 也就 是说 可 以满足 在 Ｓ １ ０规 定 的第 Ｏ类 到第 Ｐ０ ５类 的全 部应 用 的要求 。 Ｒ ＨＡ Ｔ通 信基金 会 ＨＣ Ｆ投 资开发 新 的
输不 畅 ， 比如 ： 到 障碍或是 有缺 陷 的接 收器 ， 遇 那种 信号就 会 自 动 的通过备 用路 径传 输 。除了覆 盖 的面积增 大 之外 ， 传输 的可 靠性也 加大 了 。
技术在 未来 的无 线通信 技术 中具 有不可 替代 的位 置 。
参 考 文 献
『 １ ＤＭＡＭＯＮ Ｓ Ｅ １ Ｔ ＷＡＲ ．如 何 开发 更具 鲁棒 性 的 Ｚｇ ｅ Ｔ ｉｂｅ解 决方 案
技 术 能 力 和 工 具 ， 线 ＨＡ Ｔ已 成 为 开 发 重 点 ， 立 的无 线 工 无 Ｒ 成
作 组 正在 制 定 新 的技 术规 范 。同时 ， Ｆ和 ＩＡ合 作研 究 无线 Ｃ Ｓ
ＨＡ Ｔ协 议 与 ＩＡ１０系 列 标 准 的 互 支 持 工 作 ， 此 无 线 ＨＡ Ｔ Ｒ Ｓ ０ 因 Ｒ
索重 点是 按照颜 色 、 形状 、 纹理等 特征 对 图像 信息 进行检 索 。
１１ 图 像 多媒 体 信 息 检 索 技 术 ．
图像 多媒体 信息 检索 的关键技 术 主要有 ： 中文信 息全文 ① 检 索 。 究 中文信 息全 文检索 方法 ， 有布 尔检索 、 研 具 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