基于内容的多媒体信息检索
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(网络信息检索)第10章多媒体信息检索
网络信息检索 第10章 多媒体信息检索
多媒体信息检索概述 多媒体信息检索技术 多媒体信息检索系统 多媒体信息检索的应用 多媒体信息检索的挑战与未来发展
目录
01
多媒体信息检索概述
多媒体信息检索是指利用计算机技术，对图像、音频、视频等多媒体数据进行索引、检索和分类的过程。
多媒体信息检索具有多样性、交互性和实时性等特点，能够提供更加丰富、直观和生动的信息检索体验。
利用计算机视觉技术，提取图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，为后续的图像检索提供依据。
01
基于内容的图像检索
利用图像的颜色、纹理、形状等特征进行相似度匹配，实现图像检索。
02
基于语义的图像检索
通过图像中的语义信息，如物体、场景、人脸等，进行图像检索。
图像检索技术
基于语义的音频检索
通过音频中的语义信息，如语音、音乐、环境音等，进行音频检索。
基于语义的多媒体信息检索系统通过理解多媒体数据的语义信息进行检索。
总结词
该系统利用自然语言处理技术，对图像、视频和音频中的文字、标签等信息进行语义分析，建立语义索引，实现基于语义的多媒体信息检索。
详细描述
基于语义的多媒体信息检索系统
基于深度学习的多媒体信息检索系统利用深度神经网络进行特征提取和语义理解。
隐私保护
在多媒体信息检索过程中，涉及到用户上传的多媒体内容和个人信息，需要采取措施保护用户隐私。
要点一
要点二
信息安全
确保多媒体信息在存储、传输和处理过程中的安全，防止数据泄露和被非法获取。
隐私保护与信息安全问题
谢谢观看
03
sius,扰,扰ano,间的, but,osd切实
01
. unsubscribe
多媒体信息检索概述 多媒体信息检索技术 多媒体信息检索系统 多媒体信息检索的应用 多媒体信息检索的挑战与未来发展
目录
01
多媒体信息检索概述
多媒体信息检索是指利用计算机技术，对图像、音频、视频等多媒体数据进行索引、检索和分类的过程。
多媒体信息检索具有多样性、交互性和实时性等特点，能够提供更加丰富、直观和生动的信息检索体验。
利用计算机视觉技术，提取图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，为后续的图像检索提供依据。
01
基于内容的图像检索
利用图像的颜色、纹理、形状等特征进行相似度匹配，实现图像检索。
02
基于语义的图像检索
通过图像中的语义信息，如物体、场景、人脸等，进行图像检索。
图像检索技术
基于语义的音频检索
通过音频中的语义信息，如语音、音乐、环境音等，进行音频检索。
基于语义的多媒体信息检索系统通过理解多媒体数据的语义信息进行检索。
总结词
该系统利用自然语言处理技术，对图像、视频和音频中的文字、标签等信息进行语义分析，建立语义索引，实现基于语义的多媒体信息检索。
详细描述
基于语义的多媒体信息检索系统
基于深度学习的多媒体信息检索系统利用深度神经网络进行特征提取和语义理解。
隐私保护
在多媒体信息检索过程中，涉及到用户上传的多媒体内容和个人信息，需要采取措施保护用户隐私。
要点一
要点二
信息安全
确保多媒体信息在存储、传输和处理过程中的安全，防止数据泄露和被非法获取。
隐私保护与信息安全问题
谢谢观看
03
sius,扰,扰ano,间的, but,osd切实
01
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基于内容的多媒体课件智能检索系统
［ 中图分类 号］ ４ ４ 【 Ｇ３ 文献标 识码 ］ ［ Ａ 文章编号］０ ０３８ （０ ６ ０ ，０ ７０ １０ ．８ ６ ２０ ）３０ ４ ．３
１ 引言
多媒体课件是多媒体教学信息系统中重要的数据类型，其特 点是数据量大 、 信息量也大 。面对海量 的信 息流 ， 户如何从中快 用 速地找 到自己所需的知识点 内容 （ 譬如 ： 对某个概念不甚清楚 ， 希 望找到教师正好讲授这个概念 的地方 ） ？现有 的课程开发平 台往 往只有播放 、 暂停 、 停止 、 快进功能 ； 功能完善一些 的平 台具有播放 轴 ， 生可 以任意拖拉 ， 示播放 时间， 学 显 格式 为： 播放时间／ 全部时 间， 并且具 有多媒体段落选择菜单。可见 ， 现有多媒本课件 已具有
维普资讯
微 电脑 应 用
Ｍｉ ｒ ｃ ｍｐ ｔ ｐ ｉａ ｉ ｎ ｃｏ ｏ ｕ ｅｒ Ａｐ ｌ ｔ ｓ ｃ ｏ
《 气 动 ｝ ０年Байду номын сангаас８ ３ 电 自 化 ２ ６ 第２卷第 期 ０
基于内容的多媒体课件智能检索系统
Ｉｔ ｌ ｃ ｕ ｌ ｎ ｅ ｉｇ Ｓｙ ｔ ｍ ｆＭｕｔ ｄａ Ｃｏ ｒ ｅ ｒ ａ ｅ ｎ Ｃｏ ｔ ｎ ｎｅｌ ｔ ａ ｄ ｘｎ ｓｅ ｏ ｌｍｅ ｉ ｕ ｓ ｗａ ｅ Ｂ ｓ ｄ ｏ ｎｅ ｔ ｅ Ｉ ｉ
上海交通 大学（ 上海 ２ ０ ３ ） 申瑞民 ０ ００
（ ｈ ｎｈ ｉ ｉ ｔ ｇＵ ｉ ｒｔ，ｈ ｎ ｈｉ ０ ０ ０ Ｓｅ ｕ ｎ Ｓａ ｇａ ａ ｏ ｎ ｅ ｉ Ｓ ａｇ ０ ３ ） ｈｎＲ ｉ Ｊｏ ｎ ｖ ｓｙ ａ ２ ｍｉ
摘 要 ： 计并实现 了一个基于内容的多媒体课件智能检 索系统 ， 设 实现多媒体信 息内容 的有效提取 ， 提出一套 自 动和半 自 动相结合的多 媒体课件标注机制 ， 建立基于语义 的相关反馈机制 ， 实现了基于学 生行为分析的智能检索 ， ＥＬａ ｉ 领域中获取 了较好 的应 在 －ｅｒｎ ｎｇ
基于内容的多媒体信息检索技术在广电海量媒体内容管理中的应用
ｌ １ｉ ｜
ｌ ＝Ｉ １ ． ￣－ｎ ＝ ｚ－： 。 ｉ ！
ｌｃ Ｚ Ａ Ｖ
在检 索界面中 ，提供下列查询功能 ： １） 文本关键 词查询 ； ２） 样本图像查询 ； ３） 关键帧查询 ；
个 集群 管理子 系统 ，它负 责对各个 服务 器 的状 态进 行监 控 ，
将采集到 的数据上载到 选定 的服 务器。服务器将 收到的视频 数据存储 到磁盘 ，并作 内容分析 、处 理 ，生成相应 的索引数
据 库。浏览检 索服务根据 索引从视频 数据库 中提取 出用户需 要的视频片段。
音进行识 别的知识等 。如何有效地 获取 、管理 和维护这 些知 识 是 非常重要的 ，需 要通过大量 的前期 训练、人工 交互 、自
４） 闻标题查询等。 新
下载 功能是指 用户将感兴 趣的节 目片段从服 务器传送 到 客户端存储。
１２系统架构 ． 系统硬件结构组成框 图如 图 ２所示。 根 据输入节 目套数和 归档时 间要 求的不 同，可 以配备 的 服 务器数量 为 １ １ ，存储 空间变化范 围为 ５ ０ ～ Ｔ 。整 ～０ ０ ＧＢ ５ Ｂ 个 系统 可以配备的采集工作站数量为 １ 在 ４台服务器 内实现 镜像备份 ，所 以任何一
台服务器暂 时停止工作都不会对系统造成影 响。
整个 系统 的工 作 框 图 如 图 ３所 示 。
所 有 的服务 器处于 集群工作 方式 ，所 有 的采 集终 端也处 于并行工作方式。采集终端根据当前服务器信息和负载状态 ，
套数 为 １ ８ 。 － ０
内容 生成就是 将视频 节 目内容 和特 定的数据 增值业务 内
容结合起来 ，形成新的内容 。
４ 浏 览 与 检 索 引擎
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在检 索界面中 ，提供下列查询功能 ： １） 文本关键 词查询 ； ２） 样本图像查询 ； ３） 关键帧查询 ；
个 集群 管理子 系统 ，它负 责对各个 服务 器 的状 态进 行监 控 ，
将采集到 的数据上载到 选定 的服 务器。服务器将 收到的视频 数据存储 到磁盘 ，并作 内容分析 、处 理 ，生成相应 的索引数
据 库。浏览检 索服务根据 索引从视频 数据库 中提取 出用户需 要的视频片段。
音进行识 别的知识等 。如何有效地 获取 、管理 和维护这 些知 识 是 非常重要的 ，需 要通过大量 的前期 训练、人工 交互 、自
４） 闻标题查询等。 新
下载 功能是指 用户将感兴 趣的节 目片段从服 务器传送 到 客户端存储。
１２系统架构 ． 系统硬件结构组成框 图如 图 ２所示。 根 据输入节 目套数和 归档时 间要 求的不 同，可 以配备 的 服 务器数量 为 １ １ ，存储 空间变化范 围为 ５ ０ ～ Ｔ 。整 ～０ ０ ＧＢ ５ Ｂ 个 系统 可以配备的采集工作站数量为 １ 在 ４台服务器 内实现 镜像备份 ，所 以任何一
台服务器暂 时停止工作都不会对系统造成影 响。
整个 系统 的工 作 框 图 如 图 ３所 示 。
所 有 的服务 器处于 集群工作 方式 ，所 有 的采 集终 端也处 于并行工作方式。采集终端根据当前服务器信息和负载状态 ，
套数 为 １ ８ 。 － ０
内容 生成就是 将视频 节 目内容 和特 定的数据 增值业务 内
容结合起来 ，形成新的内容 。
４ 浏 览 与 检 索 引擎
多媒体信息的检索名词解释
多媒体信息的检索名词解释随着信息技术的迅猛发展，多媒体信息的检索在当今社会中变得愈发重要。
多媒体信息是指以多种媒体形式表达的信息，包括文字、图像、音频、视频等。
它涵盖了各种不同类型的媒体资源，如图书、图片、音乐、电影等。
然而，由于多媒体信息的特殊性，它具有相对较高的复杂性和难度，因此需要合适的方法和工具进行检索。
一、多媒体信息检索多媒体信息检索（Multimedia Information Retrieval，简称MIR）是指通过计算机和相关的算法，从大量的多媒体数据中，按照用户的需求检索出相对应的信息的过程。
多媒体信息检索系统的目标是提供一种能够根据用户需求快速而精确地获取多媒体数据的方法和工具。
这样的系统可以帮助用户在海量的信息资源中快速找到他们所需的信息。
二、多媒体信息检索的特点多媒体信息检索相比传统的文本检索具有一些独特的特点。
1. 多样性：多媒体信息包含了各种不同类型的媒体，用户可以通过多种方式进行查询和检索。
例如，用户可以输入关键词、上传图片或音频等方式进行检索。
2. 复杂性：多媒体数据的内容和结构非常复杂。
图像、音频和视频等媒体资源无法像文本那样直接用关键字进行搜索。
因此，多媒体信息检索需要借助计算机视觉、音频处理、机器学习等领域的技术，对多媒体数据进行处理和分析。
3. 主观性：多媒体信息的理解和感知往往是主观的。
同样一张图片、一段音频或视频，在不同的人眼里可能有不同的解释和感受。
这增加了多媒体信息检索的难度。
4. 大规模：随着信息爆炸时代的到来，多媒体信息的数量越来越庞大。
有效地处理和管理这些大规模的多媒体数据成为了一个巨大的挑战。
三、多媒体信息检索的方法多媒体信息检索的方法主要包括内容分析、特征提取、索引建立、用户查询和相似度计算等步骤。
1. 内容分析：多媒体信息检索的第一步是对多媒体数据进行内容分析。
内容分析通过运用计算机视觉、音频处理和自然语言处理等技术，将多媒体数据转化为计算机能够理解和处理的形式，以便进一步的分析和检索。
多媒体信息检索
视频分割、代表帧和动态特征提取是基于内容的视频检 索的关键技术。
卡内基·梅隆大学的informedia数字视 频图书馆系统
CMU Informedia Video Research 结合语音识别、视频分析和文本检索技术，支
多媒体信息检索
102131387 庄子匀
概念
多媒体检索是一种基于内容特征的检索（CBR： content-based retrieval）。
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。
s/Video_Mail_Retrieval_Voice 音频处理较出色
美国Muscle fish公司基于内容的音频 检索系统
Content-Based Retrieval of Audio /cbrdemo.html 较为完整的原型系统 对音频的检索和分类有较高的准确率
索手段 系统结构及所用技术对后来的视频检索有
深远的影响
Photobook
/vismod/dem os/photobook/
由MIT的媒体实验室开发研制 图像在存储时按人脸、形状或纹理特性自
动分类 图像根据类别通过显著语义特征压缩编码
Visual Retrieval (biodiversity collections)、 Visual Retrieval with relevance feedback （satellite images）、partial visual queries (local descriptors)和3D retrieval
基于内容的视频检索
通过对非结构化的视频数据进行结构化分析和处理，采 用视频分割技术，将连续的视频流划分为具有特定语义 的视频片段——镜头，作为检索的基本单元，在此基础 上进行代表帧(representative frame)的提取和动态特征 的提取，形成描述镜头的特征索引
卡内基·梅隆大学的informedia数字视 频图书馆系统
CMU Informedia Video Research 结合语音识别、视频分析和文本检索技术，支
多媒体信息检索
102131387 庄子匀
概念
多媒体检索是一种基于内容特征的检索（CBR： content-based retrieval）。
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。
s/Video_Mail_Retrieval_Voice 音频处理较出色
美国Muscle fish公司基于内容的音频 检索系统
Content-Based Retrieval of Audio /cbrdemo.html 较为完整的原型系统 对音频的检索和分类有较高的准确率
索手段 系统结构及所用技术对后来的视频检索有
深远的影响
Photobook
/vismod/dem os/photobook/
由MIT的媒体实验室开发研制 图像在存储时按人脸、形状或纹理特性自
动分类 图像根据类别通过显著语义特征压缩编码
Visual Retrieval (biodiversity collections)、 Visual Retrieval with relevance feedback （satellite images）、partial visual queries (local descriptors)和3D retrieval
基于内容的视频检索
通过对非结构化的视频数据进行结构化分析和处理，采 用视频分割技术，将连续的视频流划分为具有特定语义 的视频片段——镜头，作为检索的基本单元，在此基础 上进行代表帧(representative frame)的提取和动态特征 的提取，形成描述镜头的特征索引
基于内容的检索技术与多媒体数据库
科技信息
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
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
基于内容的多媒体信息检索在数字图书馆中的应用
１ 引 言
统 、 识科学 、 户模型 、 认 用 图像 处 理 、 式 识 别 、 据 模 数 库 管 理 系 统 以及 信 息 检 索 等 领 域 的 知识 和 先 进 技
术 。 基本 思 想是 以信息 和 信息 对象 的 内容语 义 、 其 特 还包 括 大 量 的 图形 、 图像 、 声音 、 画 、 动 视频 等 数字 化 征 及 上 下 文联 系 为 依 据 进 行 检 索 。 Ｂ 的信 息 类 型 ＣＲ
ｌ ｒｒｅ ，ｎ ｐｏ ｔ ｕ ｔｅ ｘｓｉｇ ｐ ｏ ｌｍｓ ｎ ｄ ｖ ｌｐ ｎ ｔ ｎ Ｓ ａ ｔ ｅｆｅｉｌ ｍａ ａ ｅ ｎ ｍａ ｅ ｉ ａｉｓ ｄ ｉｎｓ ｂ ａ ｐ ｔ ｈ ｅ ｉｔ ｒｂ ｅ ａ ｄ ｅ ｅｏ ｍｅ ｔ ｒ ｄ，Ｏ ｓ ｏ ｆ ｔ ｙ ｎ ｅ ｅ ｖ ｎ ｇ ａ ｄ ｋ
ｆｌ ｄ ＇ ｌ ｍ ｎ ｎ ｅ ｆｔｅ ｍ ｌｍｅｉ ｎｏｍａ ｏ ｅ ｄ出 ａ ｌ ｒｒ ｓ ｕｌ ｅｅｏ ｅ ｔａ ｄ ｕ ｓｏ ｕｔ ｄａｉｆｒ ｔ ｎ ｏ ｔ ｉ ｌ ｉ ａｉ ． ￣ ｐ ｈ ｉ ｉ ｆｈ ｂ ｅ
Ｋ ｅ ｒ ｓｃ ｎｅ ｔ ｌ ｍｅ ｉ； ｆｒ ｔ ｎ ｒｔ ｖ ；ｄ ｇｔｌ ｌ ｒｒ；ｐ ｌ ａｉｎ ｙ ｗｏ ｄ ：ｏ ｔｎ； ｔ ｄａｉ ｏｍａｉ ｅｒ ｅ ｉｉ ｉ ａｙａ ｐｉ ｔ ｍｕ ｉ ｎ ｏ ｉ ａ ｂ ｃ ｏ
引， 存储 于特 征 库 中 ； 检 索 时 ， 户 只需 把 自己对 在 用 图像 的模 糊 印象描 述 出来 ． 就可 以通过 多次 的近 似 匹
配 ， 大容量 图像 库 中查 询 到所需 图像 。 在
在 过去几 年里 ． 人们 已经 提 出 了许 多不 同的基 于
基 于 内容 的信 息 检 索 （ｏｔ ｔＢ ｓｄ Ｒ ｔｅａ 内容的 图像 信息检索 系统 ． 中最有名 的是 Ｉ Ｍ 开发 Ｃ ｎｅ ａｅ ｅ ｉ １ ｎ ｒｖ ） 其 Ｂ 简 称 Ｃ Ｒ， 一种 新 型 的检 索 方式 ， 融 合 了知 识 系 的基 于 内容 的图像信 息检索 系统 Ｑ Ｉ 该 系统允许 用 Ｂ 是 它 Ｂ Ｃ．
多媒体数据库中的内容检索与推荐方法
多媒体数据库中的内容检索与推荐方法随着数字化时代的到来，多媒体数据库的应用范围越来越广泛。
多媒体数据库是一种用于存储和管理多媒体数据，如图片、音频和视频等的系统。
然而，随着存储容量和数据量的不断增加，如何有效地检索和推荐多媒体内容成为了一个重要的问题。
本文将介绍多媒体数据库中常用的内容检索与推荐方法。
一、多媒体内容检索方法多媒体内容检索是指根据用户的需求，在多媒体数据库中检索出与需求相匹配的内容。
常用的多媒体内容检索方法包括基于文本的检索、基于图片的检索和基于音频的检索。
1. 基于文本的检索基于文本的检索是一种常见的多媒体内容检索方法，它通过分析文本中的关键词和语义信息来检索相关的多媒体内容。
在这种方法中，首先需要将多媒体数据的文本描述提取出来，并建立索引。
然后，用户通过输入关键词来检索与之相关的内容。
这种方法简单直观，但也存在一定的局限性，例如无法准确理解用户的查询意图以及无法处理语义上的异构性。
2. 基于图片的检索随着图像处理和计算机视觉技术的发展，基于图片的检索成为了一种常用的多媒体内容检索方法。
这种方法通过分析图片的视觉特征，如颜色、纹理和形状等来进行检索。
常见的基于图片的检索方法包括颜色直方图、SIFT（尺度不变特征变换）和CNN（卷积神经网络）等。
用户可以通过上传一张图片或者输入关键词来检索与之相似的图片。
3. 基于音频的检索基于音频的检索是一种用于检索音频内容的方法。
这种方法通过分析音频的音频特征、如频谱特征、语音特征和音乐特征等来进行检索。
基于音频的检索在语音识别、音乐信息检索和声纹识别等方面有很广泛的应用。
二、多媒体内容推荐方法多媒体内容推荐是指根据用户的兴趣和偏好，向用户推荐其可能感兴趣的多媒体内容。
常见的多媒体内容推荐方法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和混合推荐等。
1. 基于内容的推荐基于内容的推荐是根据用户的历史行为和多媒体内容的特征，推荐与用户兴趣相似的内容。
在这种方法中，首先需要对多媒体内容进行特征提取，例如提取图片的颜色、纹理和形状特征。
基于内容的多媒体检索的研究现状和应用前景
果 ， 从 多项 结果 中选择一 个示 例 ， 或 经特 征调 整后 形 成新 的检 索 。这样 逐 步 缩 小 检 索范 围 ， 到用 户 检 索 到 媒体处理 、 模式识别 、 计算机视听语言、 图像理解等学科中的一些方法 为基础技术 ， 是多种技术的合成 。通过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 数据表征和数据模型 ， 从而设计出稳定 、 有效的检索算法 、 系统结构及友好 的人机界面。基于内容 的多媒体 检索 技术 具 有如下 特 点 ：
面向广大的用户开展真正有效的多媒体信息检索服务 已成为现代网络技术发展的关键 。 采用多媒体检索方法将使人们查阅最新 、 最全、 最准 的信息资料 ， 接触最先进 的思想、 方法 ， 感受最新 的 具有世界水平的科技成果。其检索方法简单、 直观、 方便 ， 极大地提高 了工作学 习的效率。基于 内容的多媒 体检索作为一种现代化的检索工具为人类 的交流思想 、 传播知识提供了方便快捷的途径 ， 成为知识经济的重
维普资讯
８ ０
上 饶 师 范 学 院 学 报
２Ｏ （ ２ 卷） Ｏ６ 第 ６
进行快速检索 ， 同时满足人机交互的智能检索。
２ 基 于 内容 的多媒 体检 索的研 究现状
目前 ， 对于基于内容的多媒体检索主要从检索技术的特点、 检索的方法和多媒体 内容描述接 １等方面进 ： ２
求。 多媒体就是多种媒体信息——文本 、 图形、 图像、 动画、 影像和声音的集成系统 。基于 内容的多媒体检索
区别于传统的基于文本检索 ， 就是直接对多媒体图像 、 音频 、 视频内容进行分析 ， 抽取多媒体内容的特征和语 义建立索引 、 进行检索 ， 即利用媒体对象 的语义 、 视觉特征、 听觉特征和文本信息来进行检索 。这种检索摈弃 了常规数据库检索中的精确匹配方法 ， 通过采用相似性匹配的方法获得检索结果 ， 它能对大型多媒体数据库
面向广大的用户开展真正有效的多媒体信息检索服务 已成为现代网络技术发展的关键 。 采用多媒体检索方法将使人们查阅最新 、 最全、 最准 的信息资料 ， 接触最先进 的思想、 方法 ， 感受最新 的 具有世界水平的科技成果。其检索方法简单、 直观、 方便 ， 极大地提高 了工作学 习的效率。基于 内容的多媒 体检索作为一种现代化的检索工具为人类 的交流思想 、 传播知识提供了方便快捷的途径 ， 成为知识经济的重
维普资讯
８ ０
上 饶 师 范 学 院 学 报
２Ｏ （ ２ 卷） Ｏ６ 第 ６
进行快速检索 ， 同时满足人机交互的智能检索。
２ 基 于 内容 的多媒 体检 索的研 究现状
目前 ， 对于基于内容的多媒体检索主要从检索技术的特点、 检索的方法和多媒体 内容描述接 １等方面进 ： ２
求。 多媒体就是多种媒体信息——文本 、 图形、 图像、 动画、 影像和声音的集成系统 。基于 内容的多媒体检索
区别于传统的基于文本检索 ， 就是直接对多媒体图像 、 音频 、 视频内容进行分析 ， 抽取多媒体内容的特征和语 义建立索引 、 进行检索 ， 即利用媒体对象 的语义 、 视觉特征、 听觉特征和文本信息来进行检索 。这种检索摈弃 了常规数据库检索中的精确匹配方法 ， 通过采用相似性匹配的方法获得检索结果 ， 它能对大型多媒体数据库
基于多源融合的跨媒体内容检索技术研究
基于多源融合的跨媒体内容检索技术研究一、跨媒体内容检索技术概述跨媒体内容检索技术是一种新兴的信息检索技术，它允许用户通过多种媒体类型（如文本、图像、音频和视频）进行信息搜索和检索。
这种技术的发展得益于大数据时代的到来以及多媒体内容的爆炸性增长，使得用户对于信息检索的需求更加多样化和复杂化。
1.1 跨媒体检索技术的核心特性跨媒体检索技术的核心特性主要包括以下几个方面：- 多源融合：能够整合来自不同来源的多媒体数据，包括但不限于网络、数据库、社交媒体等。
- 语义理解：通过对多媒体内容的深入分析，理解其语义信息，实现跨媒体的语义关联。
- 智能检索：利用先进的算法和模型，实现对用户查询的智能理解和匹配，提高检索的准确性和效率。
1.2 跨媒体检索技术的应用场景跨媒体检索技术的应用场景非常广泛，包括但不限于以下几个方面：- 社交媒体监控：通过跨媒体检索技术，可以监控和分析社交媒体上的文本、图像和视频内容。
- 新闻内容聚合：聚合不同来源的新闻内容，提供统一的检索入口，帮助用户快速获取信息。
- 电子商务推荐：结合用户的历史行为和偏好，推荐相关的商品或服务。
二、跨媒体内容检索技术的实现跨媒体内容检索技术的实现是一个复杂的过程，涉及到多个技术环节和步骤。
2.1 跨媒体数据的采集与预处理跨媒体数据的采集是整个技术实现的基础。
需要从不同的数据源收集文本、图像、音频和视频等多媒体数据，并进行必要的预处理，如格式转换、数据清洗等。
2.2 跨媒体内容的特征提取特征提取是理解多媒体内容的关键步骤。
通过使用计算机视觉、自然语言处理等技术，提取图像的视觉特征、文本的语义特征、音频的声学特征等。
2.3 跨媒体内容的语义理解语义理解是实现跨媒体检索的核心。
通过构建知识图谱、运用深度学习等技术，对多媒体内容进行深入的语义分析，实现不同媒体类型之间的语义关联。
2.4 跨媒体检索模型的构建构建跨媒体检索模型需要综合考虑不同媒体类型的特点和用户查询的需求。
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包括 基 于文 本 的检索 Ｔ ＢＲ和 基 于 内 根 据 相 关 性 排 序 后 返 回 给 用 户 。 需 要 容 的 检 索 ＣＢ Ｒ 两 种 。Ｔ ＢＲ实 现 原 理 使 用 到 的主 要 技 术 包 括 图像 处 理 、模 相 对 简单 ，技 术 成 熟 ，但 由于 数 据 自 式识 别 、计 算机 视 觉 、 图像 理解 等 。 身 无 法 进 行 文 本 描 述 ，缺 乏 统 一 标 准 。 常 见 的 多媒 体 信 息 主 要 包 括 图像 、
般 包 括 图像 信 息 、音 频 信 息 和 视 频 进 行 ，费 时 费 力 ， 且 缺 乏 客 观 性 ，故
信 息 等 。 由于 多 媒 体 数 据 在 组 织 结 构 检索 结 果存 在 不稳 定性 。 和 表 达 形 式 上 都 与 传 统 的 文 字 数 据 不 同 ，所 以 如 何 从 庞 大 的 信 息 集 合 中快
摘 要 ：多媒 体 信 息 检 索 已 经成 为 生 活和 工 作 中不 可 或缺 的
一
２ 多媒体检索技术概 述
２ ． １多 需
求 向量 ，并 将 需 求 向量 与 索 引 库 中 的
部 分 ，基 于 内 容 的 多媒 体 检 索 ，
内容 的检 索 图像 特征 提取 匹配
技 术
确 性 却可 以大 大 提高 。
频 的媒 体 特 征 主 要包 括 镜 头 、场景 、 镜 头 的运 动等 。
２ ． ２基 于文水 的 多媒体检索
基 于 文 本 的 检 索 是 目前 网络 检 索 系统 中 的 主 流 方 式 。它 的 实 现 方 式 是
图 像 噪 声 以及 颜 色 分 布 不 均 匀 对 图像 方 图 。我 们 在 这 个 过 程 中 常 使 用 的方 元 ， 纹 理 就 是 纹 理 元 规 律 性 分 布 的 结 特征 提 取造 成 的影 响 。 （ ３）特 征 提取 法 包 括 颜 色 直 方 图 、颜 色 矩 、颜 色集 、 果 。 纹 理 特 征 具 有 旋 转 不 变 性 ，且 抗 颜 色聚 合 向量 、颜 色相 关 图等 。 （ １）颜 色直 方 图 噪 能 力强 ，但 受 图 像 分 辨 率 的影 响 较
查 询接 口 、图像处 理 、特 征 速 发 展 。多 媒 体 信 息 检 索 已 经 成 为 日 将 对 媒 体 内容 的检 索 转 换 为 基 于 文 本 ５个 模块 ：
提取 、索 引过滤 及特 征 匹配 。 常 工 作 中 不 可 或 缺 的 一 部 分 ，也 是 解 描 述 的 检 索 。 此 检 索 方 法 的 缺 陷 在 于 ，
信 息 子 集 ，是 我 们 需 要 面 临 的 新 的挑 式 是 利 用媒 体 自身 属 性 ，对 多 媒 体 信
战 。 多 媒 体 信 息检 索 技 术 已经 成 为 国 息 进 行 直 接 检 索 。 实 现 原 理 主 要 是 对 通 过 滤 波 和 颜 色 亮 度 进 行 校 正 ，去 掉 责任编辑：李玉薇 邮箱：ｌ ｉ ｙ ｕ ｗ ｅ ｉ ＠ａ ｂ ｒ ｓ ｇ ｏ ｖ ｃ ｒ ｌ
是 提 高检 索 效 率和 准确 性 的 方案 之 一 。 本 文 从 图像 、 音 频 、视 频 三 个 方 面 ，分 别介 绍 了基 于 内容 的 多媒 体 检 索 的 实现 方 法和 技 术
原 理 ，并 对 现行 的基 于 内容 的检
现 有 的 多 媒 体 信 息检 索 方 法 主 要 向量 空 间进 行 相 似 度 匹 配 计 算 ，最 后
决 诸 多 问题 的 重 要 手 段 。 多 媒 体 信 息 媒 体 无 法 进 行 自动 文 本 描 述 ，需 人 工
一
（ １）查 询接 口 该 模 块 用 于 让 用 户 与 系 统 实 现 人 机 交 互 ，通 过 可 视 化 的方 式 从 范 围 、 文 字 以及 视 觉 三 个方 面 对 图 像 检 索 提
１ 引 言
利 用 主 观 性 的文 本 标 注 媒 体 内容 ，如
３ 基 于 内 容 的 图 像 检 索 ３ ． １ Ｃ Ｂ Ｉ Ｒ系统简介
常 见 的 ＣＢＩ Ｒ 系 统 结 构 主 要 包 括
随 着 新 媒 体 监 测 监 管 业 务 的 迅 信 息 分 类 、扩 展 名 、关 键 词 等 ，从 而
索 系统做 了简单 介 绍 。
ＣＢ Ｒ 则 突 破 了 文 本 检 索 的 局 限 ， 利 用 音 频 和 视 频 三 种 形 式 。 图 像 的 媒 体 特
媒 体 内 容 自身 属 性 ，直 接 对 多 媒 体 对 征 主 要 包 括 颜 色 、纹 理 、形 状 、 目标
关 键 词 ：多媒 体 信 息 基 于 象 的 内 容及 上 下 文 语 义 环 境 进 行 检 索 ， 关 系 等 ，音 频 的媒 体 特 征 主 要 包 括 时 虽然 实 现 难 度 较 大 ，但 检 索 效 率 和 准 域 特 征 、频 域 特 征 、 时 频 特 征 等 。 视
２ ０ １ ５ 年６ 月 月刊 总第２ ７ ８ 期
基于 内容的多媒体信息检索
文 ／国 家 新 闻 出 版 广 电 总 局 成 都 监 测 台 王瑞玉 张 阳 李 坤
内外研 究 的热 点 。
多媒 体 内 容 进 行 分 析 ，提 取 媒 体 特 征
并 进 行 量 化 ，表 示 成 向量 空 间之 后 建
２ ． ３基ｆ 内容的 多媒体检 索
基 于 内容 的检 索 是 当 前 多 媒 体 信 出 需 求 。 （ ２）图像 处理 该 模 块 用 于 对 图 像 进行 预 处 理 ，
速 有 效 地 检 索 出 符 合 我 们 信 息 需 求 的 息 检 索 研 究 的 主 要 方 向 。它 的 实 现 方
般 包 括 图像 信 息 、音 频 信 息 和 视 频 进 行 ，费 时 费 力 ， 且 缺 乏 客 观 性 ，故
信 息 等 。 由于 多 媒 体 数 据 在 组 织 结 构 检索 结 果存 在 不稳 定性 。 和 表 达 形 式 上 都 与 传 统 的 文 字 数 据 不 同 ，所 以 如 何 从 庞 大 的 信 息 集 合 中快
摘 要 ：多媒 体 信 息 检 索 已 经成 为 生 活和 工 作 中不 可 或缺 的
一
２ 多媒体检索技术概 述
２ ． １多 需
求 向量 ，并 将 需 求 向量 与 索 引 库 中 的
部 分 ，基 于 内 容 的 多媒 体 检 索 ，
内容 的检 索 图像 特征 提取 匹配
技 术
确 性 却可 以大 大 提高 。
频 的媒 体 特 征 主 要包 括 镜 头 、场景 、 镜 头 的运 动等 。
２ ． ２基 于文水 的 多媒体检索
基 于 文 本 的 检 索 是 目前 网络 检 索 系统 中 的 主 流 方 式 。它 的 实 现 方 式 是
图 像 噪 声 以及 颜 色 分 布 不 均 匀 对 图像 方 图 。我 们 在 这 个 过 程 中 常 使 用 的方 元 ， 纹 理 就 是 纹 理 元 规 律 性 分 布 的 结 特征 提 取造 成 的影 响 。 （ ３）特 征 提取 法 包 括 颜 色 直 方 图 、颜 色 矩 、颜 色集 、 果 。 纹 理 特 征 具 有 旋 转 不 变 性 ，且 抗 颜 色聚 合 向量 、颜 色相 关 图等 。 （ １）颜 色直 方 图 噪 能 力强 ，但 受 图 像 分 辨 率 的影 响 较
查 询接 口 、图像处 理 、特 征 速 发 展 。多 媒 体 信 息 检 索 已 经 成 为 日 将 对 媒 体 内容 的检 索 转 换 为 基 于 文 本 ５个 模块 ：
提取 、索 引过滤 及特 征 匹配 。 常 工 作 中 不 可 或 缺 的 一 部 分 ，也 是 解 描 述 的 检 索 。 此 检 索 方 法 的 缺 陷 在 于 ，
信 息 子 集 ，是 我 们 需 要 面 临 的 新 的挑 式 是 利 用媒 体 自身 属 性 ，对 多 媒 体 信
战 。 多 媒 体 信 息检 索 技 术 已经 成 为 国 息 进 行 直 接 检 索 。 实 现 原 理 主 要 是 对 通 过 滤 波 和 颜 色 亮 度 进 行 校 正 ，去 掉 责任编辑：李玉薇 邮箱：ｌ ｉ ｙ ｕ ｗ ｅ ｉ ＠ａ ｂ ｒ ｓ ｇ ｏ ｖ ｃ ｒ ｌ
是 提 高检 索 效 率和 准确 性 的 方案 之 一 。 本 文 从 图像 、 音 频 、视 频 三 个 方 面 ，分 别介 绍 了基 于 内容 的 多媒 体 检 索 的 实现 方 法和 技 术
原 理 ，并 对 现行 的基 于 内容 的检
现 有 的 多 媒 体 信 息检 索 方 法 主 要 向量 空 间进 行 相 似 度 匹 配 计 算 ，最 后
决 诸 多 问题 的 重 要 手 段 。 多 媒 体 信 息 媒 体 无 法 进 行 自动 文 本 描 述 ，需 人 工
一
（ １）查 询接 口 该 模 块 用 于 让 用 户 与 系 统 实 现 人 机 交 互 ，通 过 可 视 化 的方 式 从 范 围 、 文 字 以及 视 觉 三 个方 面 对 图 像 检 索 提
１ 引 言
利 用 主 观 性 的文 本 标 注 媒 体 内容 ，如
３ 基 于 内 容 的 图 像 检 索 ３ ． １ Ｃ Ｂ Ｉ Ｒ系统简介
常 见 的 ＣＢＩ Ｒ 系 统 结 构 主 要 包 括
随 着 新 媒 体 监 测 监 管 业 务 的 迅 信 息 分 类 、扩 展 名 、关 键 词 等 ，从 而
索 系统做 了简单 介 绍 。
ＣＢ Ｒ 则 突 破 了 文 本 检 索 的 局 限 ， 利 用 音 频 和 视 频 三 种 形 式 。 图 像 的 媒 体 特
媒 体 内 容 自身 属 性 ，直 接 对 多 媒 体 对 征 主 要 包 括 颜 色 、纹 理 、形 状 、 目标
关 键 词 ：多媒 体 信 息 基 于 象 的 内 容及 上 下 文 语 义 环 境 进 行 检 索 ， 关 系 等 ，音 频 的媒 体 特 征 主 要 包 括 时 虽然 实 现 难 度 较 大 ，但 检 索 效 率 和 准 域 特 征 、频 域 特 征 、 时 频 特 征 等 。 视
２ ０ １ ５ 年６ 月 月刊 总第２ ７ ８ 期
基于 内容的多媒体信息检索
文 ／国 家 新 闻 出 版 广 电 总 局 成 都 监 测 台 王瑞玉 张 阳 李 坤
内外研 究 的热 点 。
多媒 体 内 容 进 行 分 析 ，提 取 媒 体 特 征
并 进 行 量 化 ，表 示 成 向量 空 间之 后 建
２ ． ３基ｆ 内容的 多媒体检 索
基 于 内容 的检 索 是 当 前 多 媒 体 信 出 需 求 。 （ ２）图像 处理 该 模 块 用 于 对 图 像 进行 预 处 理 ，
速 有 效 地 检 索 出 符 合 我 们 信 息 需 求 的 息 检 索 研 究 的 主 要 方 向 。它 的 实 现 方