多媒体教学中基于内容的视频检索
基于内容的视频检索技术在多媒体广告监测系统中的应用
替 代人 工进 行 多种 媒体 的广 告 监测 监管 ， 工作 人员 将
从 繁琐 的重 复性 工 作 中解脱 出来 ， 大大 降低 了工 作人
员 的工作 量 ； 同时在 电视 广告 的监测 中采 用基 于 内容 的视频 检索 技术 ， 比采 用音 频 检索 技术 具 有更 高 的 相
检索 速度 、 准度 和识 别率 。 精
如 ＱＩ Ｂ Ｃ等 著 名 的 图 像 检 索 系 统 ， 以 及 Ｖｄｏ ｉｅＱ、
Ｖ ｓａ ｅｋ等视 频 检索 系统 ， 持 以 不 同 的底 层 特征 ｉ ｌｅ ｕＳ 支
（ 色 、 状 、 理等 ） 草 图 、 颜 形 纹 、 图片 或视 频 片段 来 进 行 图 片和视 频查 询服 务 。
足 广 告 监 测 系统 对 识别 率 、精 准 度 和检 索 速 度 的要
基 于 内容 的视 频 检 索 需 要 构第 ２ ） ９期 ５
有 线 电视 技 术
尾 位置 与实 际广 告 的差距 。 检索 出 的广告 的长 度与 实
户群 ， 成为 主要 的广 告 发布媒 体 。 悉 ， 也 据 电视 广告 经
２ 基 于 内容 的 视频 检 索 技 术 简 介
基 于 内容 的 视 频 检 索 问（ ｏｔｎ— ａｅ ｉｅ Ｃ ｎｅｔ Ｂ ｓｄ Ｖ ｄ ｏ
Ｒ ｔｅ ａ， Ｂ Ｒ） ｅｒ ｖｌＣ Ｖ ，是 指根 据 视 频 的 内容 和 上 下 文 关 ｉ 系 ， 没有 人 工 参 与 的情 况 下 ， 在 自动提 取 并 描 述 视频 的特 征 和 内容 ， 现对 视 频检 索 。Ｃ Ｖ 自身 的技术 实 ＢＲ
有 线 电视 技 术
电视节目制作与播出
—
一
＿
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。
多媒体内容分析中的视频检索方法综述
多媒体内容分析中的视频检索方法综述摘要：随着互联网的迅猛发展，视频作为一种重要的多媒体形式，越来越多地被广泛应用于各个领域。
然而，如何实现高效的视频检索成为一个亟待解决的问题。
本文对多媒体内容分析中的视频检索方法进行了综述，包括视频特征提取、关键帧提取、视频编码和索引构建等方面的方法与算法，以及当前存在的挑战和未来的发展方向。
1. 引言视频检索是指在海量视频数据中，根据用户需求寻找相关视频的过程。
由于视频数据的复杂性和规模庞大的特点，传统的关键字搜索方法往往无法满足用户的需求。
因此，研究者们致力于开发各种视频检索方法，以提高检索效果和速度。
2. 视频特征提取视频特征提取是视频检索中的基础工作。
通过对视频进行特征提取，可以将视频数据转化为机器能够理解和处理的形式。
常用的视频特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征和运动特征等。
其中，运动特征在视频检索中起着重要作用，可以通过光流估计、对象跟踪和运动轨迹等方法获取。
3. 关键帧提取关键帧提取是视频检索中的关键步骤之一，通过提取视频中的关键帧，可以大幅度减少视频处理的时间和计算资源。
常用的关键帧提取方法包括基于颜色、纹理、形状和运动等特征的方法，以及基于机器学习和人工智能的方法。
此外，利用视频中的场景转换、镜头切换和运动变化等信息也是一种有效的关键帧提取方法。
4. 视频编码视频编码是将视频数据进行压缩和编码的过程，以减小存储空间和传输带宽。
常用的视频编码方法包括基于帧间预测和帧内预测的编码方法，以及基于变换和量化的编码方法。
此外，最近兴起的深度学习方法也在视频编码中取得了令人瞩目的成果。
5. 索引构建索引构建是视频检索中的关键环节，通过构建有效的视频索引结构，可以提高检索效率和准确率。
常用的索引构建方法包括基于关键帧的索引和基于视频特征的索引。
其中，基于关键帧的索引方法主要通过构建关键帧数据库和关键帧索引表，以实现高效的检索。
而基于视频特征的索引方法则主要通过构建视频特征数据库和特征索引表，以提高检索的准确率。
基于内容的多媒体检索技术
基于内容的多媒体检索技术在当今数字化信息爆炸的时代，多媒体数据呈现出海量增长的态势。
图像、音频、视频等多媒体内容充斥着我们的生活，如何从这庞大的信息海洋中快速、准确地找到我们所需的内容，成为了一个迫切需要解决的问题。
基于内容的多媒体检索技术应运而生，它为我们提供了一种高效、智能的解决方案。
多媒体检索，简单来说，就是根据多媒体对象的内容特征来进行搜索和查找。
传统的基于文本的检索方式，往往依赖于人工对多媒体内容进行标注和描述，这种方式不仅费时费力，而且容易出现主观性和不准确的问题。
基于内容的多媒体检索技术则直接从多媒体数据本身提取特征，如颜色、形状、纹理、音频的频率、音色，视频的镜头、场景等，然后根据这些特征进行匹配和检索。
在图像检索方面，颜色是一个重要的特征。
比如，我们要查找一张以蓝色为主色调的图片，系统会分析图像中像素的颜色分布，将那些蓝色占比较大的图片筛选出来。
形状特征也是常用的，像圆形、方形、三角形等几何形状，或者更复杂的物体轮廓。
纹理特征则可以帮助区分具有不同材质或表面特性的图像，比如光滑的、粗糙的、有规律的、无规律的纹理。
音频检索中，频率特征起着关键作用。
不同的声音具有不同的频率分布，比如高音和低音。
音色特征能反映出声音的特质，像钢琴声和小提琴声就有明显不同的音色。
此外，音频的节奏、时长等也是重要的检索依据。
视频检索相对更为复杂，因为它融合了图像和音频的特征。
视频中的镜头切换、场景变化、人物动作等都可以作为检索的特征。
比如，我们要查找一个篮球比赛中投篮的镜头，系统会分析视频中的画面和动作，找出符合条件的片段。
基于内容的多媒体检索技术的实现离不开一系列的关键技术。
特征提取是第一步，这就好比从海量的数据中提取出关键的“指纹”。
特征的表示和存储也至关重要，要以一种高效、便于比较和计算的方式来保存这些特征。
相似性度量则用于判断两个多媒体对象的特征是否相似，从而确定是否匹配。
为了提高检索的准确性和效率，索引结构的设计也非常重要。
基于内容视频信息检索系统的分析研究
特征的提取 ， 形成描述镜头 的特征索引 ； 依据镜头组织 和 特征索 引 ， 采用视频 聚类等方法研究镜头之 间的关 系 ， 把
内容相 近的镜头组合起来 ， 逐步缩小检索范 围 ， 直至查询 到所需 的视频数据 ， 按照用户要求返 回给用户 。 中镜头 其 检测技 术 、 镜头 聚类 技术 、 视频 库组织 和索 引技术 、 基于
【 ｂｔａｔ Ｔ ｉ ｐｐ ｒｇｖｓａｂ ｅ ｎｒ ｕｔ ｎ ｔ ｍ ｉ ｔ ｈ ｏ ｇ ｓａ ｄ ｐ ｎｉｌｓｏ ｏ ｔ ｔｂ ｓｄ ｖｄ ｏｒｔｅａ ｓｓ ｍ． ｒ Ａ ｓ ｃ】 ｈｓ ａ ｅ ｉ ｒ ｆｉｔ ｄ ｃｉ ｏ ａ ｅ ｎ ｌ ｉ ｎ ｒ ｃｐ ｆｃｎｅ — ａｅ ｉｅ ｅｒ ｖｌ ｙｔ ｆ － ｒ ｅ ｉ ｏ ｏ ｎ ｃ ｏｅ ｉ ｅ ｎ ｉ ｅ ｕ
ｔｅ ｎ ｌｚｓ ｓｖ ｒ ｙ ｉａ ｙｔｍｓ ｏ ｉｅ ｎｏｍａｉｎ ｒｔ ｅａ ｓｓｅ ｈ ｒ ａ ａｙ ｅ ｅ ｅａ ｔｐｃ ｌｓｓｅ ｆｖｄ ｏ ｉｆ ｒ ｔ ｅｒ ｖ ｌ ｙｔｍ，ｐ ｉｔ ｕ ｈ ｒｂｅ ｎ ｈ ｒｌｖ ｎ ｏｕｉｎ ａ ｄ ｌ ｏ ｉ ｏｎｓ ｔｔｅ ｐｏ ｌｍｓ ａ ｄ ｔｅ ｅｅ ａ ｔｓｌｔ ｓ ｎ ｏ ｏ
些系统能综合利用媒体 的若 干特征 ，但往往局 限于媒体 特征 的外部组合 ，还没有深 入研究 各类媒体特征 的内在 相关性 ， 更没有考虑 多媒体对 象的高层语义 特征 。
２ 基 于 内容 视 频信 息检 索 系统 实 例分 析
２１ Ｃｕ Ｖｉ ｅ ． ｅ ｄｏ
Ｉ Ｍ 的 Ｃ ｅ ｉｅｔ由视 频检 索 和浏 览 系统 、 Ｂ ｕ ＶｄｏＪ ２ 多媒体 信息 自动索 引系统组 成 ， 其结构如 图 ｌ 所示 ， 目标 是解 其 决大规模视频数据库 的生成 、索引和使用等具有挑 战性
浅析基于内容的视频检索
中 图分 类 号 ：Ｐ ７ Ｔ ３
文献标识码 ： Ａ
１ 问题 的提 出
２ Ｏ世 纪 ９ Ｏ年 代 以 来 ， 随着 计 算 机 硬 件 和 图 像 处 理 软 件 的发
类 等 方 法 研 究 镜 头 之 间 的关 系 ， 内容 相 近 的 镜 头 组 合 起 来 ， 把 逐
基于 内容 的视频检索 （ Ｂ Ｒ） Ｃ Ｖ 是一种 新的检索技术 ， 它能从 数据库 中查找 到具有指定特 征或含有特定 内容的视频 ，它 区别 于传统 的基于关键字 的检 索手段 ， 融合 了视频分割 、 关键帧和动 态特 征提取等 关键 技术 ， 具有 如下特点 ： 一 ， 第 直接从媒 体 内容 中提 取信息线 索 ； 二 ， 第 基于 内容 的检索是 一种近似 匹配 ， 这一 点与常规数据库检 索的精 确匹配方法有 明显 的不同 ； 第三 ， 动态 特征提取 和索 引建立可 由计 算机 自动实现 ，这避免 了人工描述 的主观性 ， 也大大减少 了工作量 。
一
３ 基 于 内容 的视频 检 索技 术
３１ 基 于 内 容 的视 频 检 索过 程 ．
首先 ， 视频流经过镜头分割 、 特征提取并 以 Ｍ Ｅ 一 Ｐ Ｇ ７标准描 述存人特 征数据库 。接着 ， 用户便可以通过查询界 面寻找检索模
块 ，计 算 机 通 过 从 所 建 立 的 以 Ｍ Ｅ 一 Ｐ Ｇ ７标 准 描 述 的 视 频 数 据 库
基于 内容检索时 ，根据 媒体特征进行 相似性匹配检索 的媒
体 特 征 有 ： 色 （ ｏ ｕ ） 纹 理 （ ｅｔｒ） 轮 廓 （ ｋｔｈ 、 状 颜 Ｃ ｌ ｒ、 ｏ Ｔ ｘｕｅ 、 Ｓｅ ）形 ｅ （ｈ ｐ ）空 问约束 （ｐ ｔｌｏ ｓ ａ ｔ）动态（ ｔ ｎ 、 Ｓ ａｅ 、 Ｓ ａａＣ ｎｔ ｉ ｓ 、 ｉ ｒｎ Ｍｏｉ ）领域 、 念 ｏ 概 （ ｏ ａ ｅｎｅ ｔ）结构描述及其 他的 图像信息 。在过去 的几 年 Ｄ ｍ ｉ ｏｅｐｓ 、 ｎ 中， 基于 内容 的视频检索 已经成 为一 个非常活跃 的研 究领域 ， 并 开发 出许 多具 有可视化 特征的系统 。其 中建立视频数据库是 一 个重要环节 ，它是 图像 处理技术和传统数 据库技术相结 合的产
基于内容的视频检索技术
２关键技术 ． 镜头分割视频流 中的镜头 ，是 由时间连续的视频祯
结合起来 ，以描述 视频节 目中有语 义意义 的事件 或活 动。这个工作称为镜头聚类。 （ ） 于分割的方法 。从一般 的角度来看 ，镜头 １ 基 聚类也可看作一个视频分 割问题 、与镜 头的时域分割不 同，这里不是也不能完全按 时间轴进行 切割 ，因为镜头 聚类 中镜头并不一定在播放 时间上连续 。可 以凭借助突 变或渐变检测将视频分成一 系列镜头 ，再根据 内容的相 关性结合镜头形成 聚类 。 （ 下转９ 页 ） ６
随着多媒体技术的发展和信息高速公路的出现 ，数 字视频的存储和传输技术都取得了重大 的进展 。视频检
索就是要从大量的视频数据 中找到所需 的视频 片断 。传
统 的视频检索只能通过快进和快退 顺序的方 法人工查 找 ，因而是一件非常繁琐耗时的工作 ，这显然已无法满 足多媒体数据库的要求 。用户往往希望只要给出例子或 特征描述 ，系统就能 自动地找到所需 的视频片断点 ，即
基站 １ 间的距 离 ；ｄ２ 之 ０ 是基站０ 与基站２ 间的距 离 ；ｄ 之 。 是车载终端与基站０ 之间的距离 ；ｄ是车载终端与基站 １ ｌ 之 间的距离 ；ｄ是车 载终端 与基站２ 间的距 离 。根据 ２ 之
效集成各种物流要素 的物流信息平台 ，可以为物流服务 供应商 、货物制造商和货 主提供统一高效 的沟通界面 ，
二 、内容
１视频数据 ．
１１ 频 数 据 的 结 构 ． 视
图像方式则采用基于运动 向量的参数模型 ，利用图像技
术获取运动 向量 ，从而建立模 型。 （ ）局部运动 向量 ２ 检测。视频 中的局部运动指场景中的 目标运动 ，它可看
描述视频（ 包括描述 它的元数据 ） 可从 以下３ 方面 个
基于内容的视频检索与关键技术简述
基于内容的视频检索与关键技术简述作者：马晨晨周政龙门来源：《新学术论丛》2013年第04期1.引言随着多媒体技术的发展和信息高速公路的出现，数字视频的存储和传输技术都取得了重大的进展。
如何能在海量的视频中找到需要的资料，是视频检索要解决的问题。
传统的视频检索只能通过快进和快退等顺序的方法人工查找，因而是一件非常繁琐耗时的工作，这显然已无法满足多媒体数据库的要求。
用户往往希望只要给出例子或特征描述，系统就能自动地找到所需的视频片断点，即实现基于内容的视频检索。
2.基于内容的视频检索基于内容的视频检索（Content Based Video Retrieval， CBVR）指根据视频的内容及上下文关系，对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。
主要特点：直接从视频数据中提取信息线索，它是一种近似匹配，在没人工参与的情况下自动提取并描述视频的特征和内容。
它融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术。
基于内容的视频检索的过程是先将视频流通过镜头边界检测分割为镜头，并在镜头内选关键帧，再提取镜头的运动特征和关键帧中的视觉特征，作为一种检索机制存入视频数据库，最后根据用户提交的查询按一定特征进行视频检索，将检索结果按相似性程度交给用户，用户可优化查询结果，系统会依用户意见灵活优化检索结果。
特征的提取和检索算法的优劣决定了系统的效率和性能。
3.关键技术视频包含着丰富的内容。
一般对视频采用分层的表达方式表示视频。
一个视频可以表示为场景、镜头、帧几个层次。
帧是视频最基本组成单元，镜头边界检测是视频层次化的基础。
3.1镜头边界检测实现基于内容的视频检索首先要将视频数据自动地分割为镜头，称为镜头边界检测或场景转换检测。
镜头的切换有突变和渐变，突变表现为在相邻两帧之间发生的突变性的镜头转换。
（1）基于像素的镜头检测方法利用视频两帧对应像素之差的绝对值之和作为帧间差，当大于某个阈值m时，则认为有镜头的切换。
缺点是对噪声和物体运动敏感，易造成误识别。
基于内容的视频检索技术
基于内容的视频检索技术综述[摘要]随着多媒体技术及计算机网络技术的迅速发展,多媒体已广泛地应用于如公共信息业、广告、教育、医学、商业及娱乐等多个领域。
数字视频的传播也变得越来越容易,数字电视、多媒体广播、视频会议已经开始逐步走入人们的日常生活中,视频也己经逐渐成为人类信息传播的主流载体之一。
当今,人们面临的问题已不再是视频内容的匮乏,而是面对浩如烟海的视频信息,如何快速、有效地找到自己需要的内容,已经成为了迫切的需求。
故本文分析了现有的视频检索理论框架,对以文字信息为主要特征的视频检索系统关键技术进行了研究。
[关键词] 基于内容的检索;视频检索技术;检索系统随着多媒体技术和网络技术的飞速发展,视频在多个领域得到广泛地应用。
对这些海量的而且包含大量非结构化信息的数据进行组织、表达、管理、查询和检索成为迫切的需求。
因此基于内容的视频检索成为近年来研究的热点。
1、研究背景自 20 世纪 90 年代以来,随着多媒体技术及计算机网络技术的迅速发展,多媒体已广泛地应用于如公共信息业、广告、教育、医学、商业及娱乐等多个领域。
数字视频的传播也变得越来越容易,数字电视、多媒体广播、视频会议已经开始逐步走入人们的日常生活中,视频己经逐渐成为人类信息传播的主流载体之一。
当今人们面临的问题已不再是视频内容的匮乏,而是面对浩如烟海的视频信息,如何快速、有效地找到自己需要的内容,已经成为迫切的需求。
当用户希望从浩瀚的视频数据库中检索感兴趣的资源时,却发现传统的基于关键词的数据库检索方法难以实现。
其主要原因在于:一方面,在许多情况下很难用一个或多个关键词来充分描述视频中的丰富信息,而且这种描述也存在很大的主观性;另一方面,用户很难将其需求清晰地表达出来,而且这种表达和媒体自身的描述也存在很大差异。
为了实现对视频等多媒体信息的有效检索,人们开始研究视频中包涵的“内容”。
因此,基于内容的视频检索技术应运而生,并成为一个新的研究领域。
基于内容的多媒体检索
多媒体对象中的特征
视觉类媒体的特征：颜色、形状、纹理、空 视觉类媒体的特征：颜色、形状、纹理、 间约束、运动、对象(如太阳 如太阳)、场景、 间约束、运动、对象 如太阳 、场景、语义 (如日出 等等； 如日出)等等 如日出 等等； 听觉类媒体的特征：音调、音量、音色、 听觉类媒体的特征：音调、音量、音色、旋 和谐度、语义(如爆炸声 如爆炸声)等 律、和谐度、语义 如爆炸声 等。
基于内容的多媒体检索
多媒体对象
分割 检索结果
提取
基于内的多媒体 检索 匹配检索
内容描述
相关的关键技术
数据模型 特征提取和语义获取 基于内容的编码 查询说明模式 索引和性能 集成查询 扩展性和灵活性
内容特征提取系统的体系结构
基于内容的多媒体检索的特点
是一种相似度检索。 是一种相似度检索。采用了近似匹配的方法而不是 传统的精确匹配。 传统的精确匹配。 直接从内容中提取信息线索，直接对文本、图像、 直接从内容中提取信息线索，直接对文本、图像、 视频、音频、进行分析，从中抽取内容特征。 视频、音频、进行分析，从中抽取内容特征。然后 利用内容特征建立索引并进行检索。 利用内容特征建立索引并进行检索。 满足用户的多层次检索需求， 满足用户的多层次检索需求，检索系统通常由媒体 特征库、和知识库组成。 库、特征库、和知识库组成。 大型数据库的快速检索，拥有数量巨大、 大型数据库的快速检索，拥有数量巨大、种类繁多 的多媒体数据库， 的多媒体数据库，能够实现对多媒体信息的快速检 索。
基于内容的检索技术的提出
也存在许多缺点： 但TBR也存在许多缺点：首先，以图像所在的网 也存在许多缺点 首先， 页为依据，对图像进行自动标注， 页为依据，对图像进行自动标注，这种标注往往是很 不准确的；其次，用文本表示图像的方式也不能满足 不准确的；其次， 用户对图像原始特征信息的检索。 用户对图像原始特征信息的检索。 为了克服基于文本的多媒体检索技术的局限性， 为了克服基于文本的多媒体检索技术的局限性， 研究者们提出了基于内容的检索，例如把图像的视觉 研究者们提出了基于内容的检索， 特征，如颜色、纹理结构和形状、空间等， 特征，如颜色、纹理结构和形状、空间等，作为图像 的内容表示，进行匹配、查找， 的内容表示，进行匹配、查找，即实现基于内容的检 索(CBR)。 。
基于内容的视频检索
1
主要内容
问题旳引入 国内外研究现状 基于内容旳视频检索简介 视频构造旳分析 关键技术 视频检索和浏览 目前研究中存在旳问题及将来旳发展趋势
2
一、问题旳引入
近年来，数字视频信息出现了飞速膨胀， 新旳视频应用，如数字图书馆、视频点 播、数字电视等，已经为越来越多旳人 所接受和熟悉。
在运动量取局部最小值处选用关键帧， 它反应了视频数据中旳一种“静止”特 点，视频中经过摄像机在一种新旳位置 上停留或经过人物旳某一运动旳短暂停 留来强调其主要性。 光流 光流场
40
首先经过Horn-Schunck法计算光流，对 每个像素光流分量旳模求和，作为第k 帧旳运动量M(k)，即
其中 Ox(i,j,k)是k帧内(i ,j)像素光 流旳X分量，Oy(i,j,k)是k帧内像素(i,j) 光流旳Y分量。
44
颜色特征
颜色是图像最明显旳特征，与其他特征 相比，颜色特征计算简朴、性质稳定， 对于旋转、平移、尺度变化都不敏感， 体现出很强旳鲁棒性。
颜色特征涉及颜色直方图、主要颜色、 平均亮度等。
45
其中利用主要颜色和平均亮度进行图像 旳相同匹配是很粗略旳，但是它们能够 作为层次检索措施旳粗查，对粗查旳成 果再利用子块划分旳颜色直方图匹配进 行进一步旳细查。
8
三、基于内容旳视频检索简介
我们需要研究旳是，信息检索系统怎样 适本地表达用户所要求旳内容，并在视 频数据库中找出符合这个查询要求旳信 息返回给用户。
Content-Based Video Retrieval,CBVR 根据视频旳内容和上下文关系，对大规
模视频数据库中旳视频数据进行检索 提供这么一种算法：在没有人工参加旳
9
目前，基于内容旳视频检索研究，除了 辨认和描述图像旳颜色、纹理、形状和 空间关系外，主要旳研究集中在视频分 割、特征提取和描述（涉及视觉特征、 颜色、纹理和形状及运动信息和对象信 息等）、关键帧提取和构造分析等方面
多媒体教学中基于内容的视频检索
空间关系、 运动信息等。前 ３ 种是图像和视频共有的， 属于数字
图像处理 中较为成熟的技术 。对象 提取和跟踪是视 频分析 中最
结
构 化
困难的部分， 可利用运动信息进行处理 ， 即先将每帧图像分割成 具有相似视觉特征的区域 ， 然后根据各个区域的运动特征， 按照
张景辉 田树华① 刘树 明①
（ 天津大学电子信息工程学院 天津 ３０７ ； 唐山学院） ００２①
［ 关键词 ］ 多媒体教 学 视频检索 视音频信 息
［ 中圈分类 号］ Ｔ ９ ［ Ｐ３１ 文献标识码 ］ Ａ ［ 文章编号 ］ １０ ６３ （０６ ０ ０ １ — ２ ０８— ６３２０ ）５— ７７ ０
熟， 如互联 网的搜索引擎 即是采用 了基 于关键词 的检索 方式 ， 由
运动信息
镜 分割 头
■ 岫
ｌ 特征分 Ｉ关键 舣 析 摄
Байду номын сангаас
于数据内容具有结构化特征， 因此可以用一定关系模型来描述。 而视频、 音频等多媒体信息内容具有非结构化的特性， 不容易用
关系模型进行 描述 ， 加之 视音 频是与 时间有关 系 的连续媒 体信 息， 网络 中其均 以视频 、 音频 流媒体 形式 存在 。 因此 这种流 媒体 形式的检索是很困难的。 １ 基 于内容分析的视频检 索方 法的提 出
得到了广泛的应用。 ２ 多媒体教学信息检索工作流 程 ．
型 ， ］即突变和渐变。突变时 ， 镜头直接切换到下一个； 渐变时，
从 一个 镜头到下一个镜头 会有 一个 持续多 帧 的变化 过程 ， 见 常
基于内容的视频检索技术
（ ，） ２ １ 一 Ｉ ＝ ｌ —
名
２０年第８ 总第２２ ０２ 期 ４期
维普资讯
数字电 视与数字视频／ ＩＩ ＬＩ Ｎ ＩＩ Ｌ Ｉ Ｏ Ｄ Ｔ ＂ Ａ ＤＤ Ｔ Ｄ ＧＡ Ｖ ＧＡ Ｖ Ｅ
它不考虑像素的位置信息 ， 而使用像素亮度 和色彩 的统计值 ， 因而抗噪能力 比模板匹配强 。其基本原 理是将 颜色 空间分 为一个个离散 的颜色小 区间 ， 然 后计算落人每个小区间的像素数 目。设颜色空间分 为 ｎ个区间 ， 是第 ｉ 中落入第 ｋ个颜色区间的 巩 帧 像 素数 目。帧间差可用下面公式表示
视频 聚 类就 是 根据 这 些 特 征进 行 的 。其 视频 处 理 的
一
直方图法 、基于边缘的方法和基于模 型的方法等 ４ 种。
（ ） 模 板 匹配 法 １
模板 匹配法 以两 帧对应像 素差 的绝对值 之 和 作 为帧间差 ， 其计算公式如下
般 过 程如 图 ｌ 示 。 所
ｄ ＝ ２ ｌ（，） Ｙ Ｉ （，） ｌ ）— （，） — ，
（ ｉ ｏＥ ｉ Ｍ ｄ１。例如 ， Ｖｄ ｄ ｏｅ） ｅ ｔ 一个典型的镜 头渐变模
型 可表 示 为
，
Ｙ ｔ＝ ｌｔｇ（ ， ，） 』 ｆｇ（ ｙ ｔ ，） Ｏ ）ｌ Ｙ ｆ＋ （） ２ （ ｘ Ｂ ， ，）
（） ４
其 中 ， Ｙ ｆ 即将逐渐消失 的镜头 ；２ ， ， 是 （ ，， 是 ） ｇ（ ）ｆ ｘ ，） 即将 出现的镜 头 ，如果镜头 内无运 动或运 动很小 ，
基于内容的多媒体信息检索
基于内容旳多媒体信息检索摘要：基于内容检索是多媒体研究中旳新兴热点，会逐渐在诸多领域中得到广泛旳应用，本文重要简介了基于内容旳多媒体信息检索旳概念、特点、查询和检索过程、基于内容旳检索、基于视频旳检索以及基于内容旳多媒体信息检索旳研究方向。
核心词：基于内容旳检索；多媒体；图像检索；视频检索引言随着信息时代旳到来，信息多元化限度加深，人们不再满足于单一旳文本交流。
多媒体技术旳浮现，使得信息旳体现方式更生动、更容易被人们所理解，因此必将成为信息存在旳重要方式。
多媒体技术旳发展和不断成熟对老式旳信息检索系统产生了巨大旳冲击，同步也对图象信息旳检索、声音信息旳获得以及多种媒体信息旳检索查询等提出了新旳挑战。
于是，对多媒体信息旳检索需要研究新旳手段——需要借助计算机对多媒体信息从底层到高层进行解决、分析和理解以有效获取其内容，并根据内容实现以便快捷旳检索，基于内容旳多媒体信息检索便应运而生了。
基于内容旳检索是指根据媒体和媒体对象旳内容及上下文联系在大规模多媒体数据库中进行检索。
它旳研究目旳是提供在没有人类参与旳状况下能自动辨认或理解图像重要特性旳算法。
目前，基于内容旳多媒体信息检索旳重要工作集中在辨认和描述图像旳颜色、纹理、形状和空间关系上，对于视频数据，尚有视频分割、核心帧提取、场景变换探测以及故事情节重构等问题[1]。
由此可见，这是一门波及面很广旳交叉学科，需要以图像解决、模式辨认、计算机视觉、图像理解等领域旳知识为基础，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旳媒体数据表达和数据模型，从而设计出可靠、有效旳检索算法、系统构造以及和谐旳人机界面。
1基于内容检索旳概述1.1概念所谓基于内容旳检索，就是从媒体数据库中提取出特定旳信息检索，然后根据这些线索从大量存储在数据库中旳媒体进行查找，检索出具有相似特性旳媒体数据[2]。
1.2特点1.2.1从媒体内容中提取信息线索基于内容旳检索突破了老式旳基于体现式检索旳局限，它直接对图像、视频、音频内容进行分析，抽取特性和语义，运用这些内容特性建立索引，并进行检索。
基于内容的视频检索技术教学应用研究
基于内容的视频检索技术教学应用研究【摘要】本文主要探讨了基于内容的视频检索技术在教学中的应用研究。
在我们分析了研究背景和研究意义，提出了基于内容的视频检索技术在教学中的重要性。
接着在我们详细介绍了基于内容的视频检索技术的概念和原理，以及在教学中的具体应用和案例分析。
通过教学效果评估，我们评估了技术在教学中的实际效果，并总结了其优势。
在我们展望了基于内容的视频检索技术在教学中的前景，同时也指出了研究的局限性和未来的发展方向。
通过本文的研究，我们希望能够更好地理解和应用基于内容的视频检索技术，提高教学效果和教学质量。
【关键词】基于内容的视频检索技术、教学应用、教学效果评估、教学案例分析、教学应用的优势、教学前景、研究展望、研究背景、研究意义1. 引言1.1 研究背景基于内容的视频检索技术是近年来在教育领域备受关注的一项技术。
随着互联网和移动设备的普及，学生们获得信息的渠道越来越多样化，传统的教学方式已经无法满足他们的需求。
基于内容的视频检索技术通过分析视频内容的特征和结构，实现对视频数据库的快速检索和智能推荐，为教学提供了更加丰富多样的资源。
在传统的教学中，教师往往需要花费大量时间和精力去准备教学材料和课堂内容。
而基于内容的视频检索技术可以帮助教师快速找到相关视频资源，节省了他们的时间和精力。
这项技术还可以提供个性化的学习路径和推荐内容，帮助学生更好地理解和掌握知识。
基于内容的视频检索技术在教学中的应用正在逐渐被广泛探索和应用，它不仅可以提升教学效果，还可以激发学生的学习兴趣，促进他们的积极参与和深度思考。
本研究旨在探讨基于内容的视频检索技术在教学中的应用，并对其教学效果进行评估和分析，为未来教育技术的发展提供参考和借鉴。
1.2 研究意义基于内容的视频检索技术在教学应用方面具有重要的意义。
这种技术可以帮助教师更好地管理和组织教学资源，提高教学效率。
教师可以通过视频检索技术轻松地查找和筛选相关的教学视频，从而为课堂教学提供更丰富和多样化的教学资源。
多媒体教学系统中的教育视频检索与推荐
多媒体教学系统中的教育视频检索与推荐在多媒体教学系统中，教育视频的检索和推荐功能是非常重要的。
随着现代科技的飞速发展，教育视频在教学过程中的作用日益凸显。
教育视频不仅可以帮助教师更好地展示教学内容，还可以激发学生的学习兴趣，提高学习效果。
因此，如何设计一个高效的教育视频检索与推荐系统，成为了教育科技领域值得思考的问题。
教育视频检索是指在众多的教育视频中，通过关键字或特定的条件，准确地找到所需的教育视频。
教育视频的检索需要准确精确地匹配用户的需求，为用户提供高质量的教育资源。
为了实现这一目标，教育视频检索系统需要具备高效的搜索算法和智能的推荐机制。
首先，教育视频检索系统需要建立一个高效的搜索算法。
搜索算法是教育视频检索系统的核心。
通过分析用户的搜索关键字以及搜索历史等信息，搜索算法可以通过匹配度等指标，将最相关的教育视频呈现给用户。
为了提高搜索的准确性和效率，可以使用一些先进的技术，如自然语言处理、机器学习等。
通过建立一个合理的搜索算法，可以为用户提供高质量的教育视频，提高学习效果。
其次，教育视频检索系统还需要具备智能化的推荐机制。
推荐机制可以根据用户的兴趣和学习需求，主动为用户推送相关的教育视频。
这种机制可以极大地提高用户的学习效率和体验。
为了实现智能化的推荐，可以采用协同过滤、内容推荐等算法，分析用户的浏览历史、评价信息等数据，为用户提供个性化的推荐服务。
通过推荐机制，用户可以更便捷地找到符合自己学习需求的教育视频，提高学习效果。
此外，教育视频检索与推荐系统还应该具备用户友好的界面设计。
界面设计是教育视频检索与推荐系统的外在表现，直接关系到用户的使用体验。
一个好的界面设计应该简洁明了、功能齐全、操作方便。
通过合理的界面设计，可以降低用户的学习成本，提高用户对教育视频检索与推荐系统的接受度和满意度。
在教育视频检索与推荐系统的实现过程中，还需要考虑到多媒体教学系统的特点和要求。
多媒体教学系统需要能够支持多种视频格式和多种媒体播放器，以满足不同教学场景和教学资源的需求。
基于内容的多媒体检索技术综述
基于内容的多媒体检索技术综述摘要本文通过分析基于内容的多媒体信息检索技术的特点,阐述了基于内容的多媒体信息检索的图像检索技术、视频检索技术以及其发展趋势。
关键词多媒体信息检索技术;图像检索;视频检索1关于基于内容的多媒体信息检索技术所谓基于内容的信息检索,是对文本、图像、音频、视频等媒体对象进行内容语义的分析和特征的提取,并基于这些特征进行相似性匹配的信息检索技术。
它与传统数据库基于关键词的检索方式相比,具有如下特点:1)突破了关键词检索基于文本特征的局限,直接从媒体内容中提取特征线索,使检索更加接近媒体对象。
2)提取特征的方法多种多样。
3)人机交互式检索。
通过人机交互的方式来捕捉和建立多媒体信息低层特征和高层语义之间的关联,即所谓相关反馈技术。
其目的是在检索过程中根据用户的查询要求返回一组检索结果,用户可以对检索结果进行评价和标记,然后反馈给系统,系统根据这些反馈信息进行学习,再返回新的查询结果,从而使检索结果更接近用户的要求。
4)相似性匹配检索。
基于内容的检索是按照一定的匹配算法将需求特征与特征库中的特征元数据进行相似性匹配,满足一定相似性的一组初始结果按照相似度大小排列,提供给用户。
这与关键词的精确匹配算法有明显不同。
5)逐步求精的检索过程。
用户通过浏览初始结果,可以从中挑选相似结果,或者选择其中一个结果作为示例,进行特征的调整,并重新进行相似性匹配,经过多次循环后不断缩小查询范围,做到逐步求精,最终得到较为理想的查询结果。
2基于内容的图像检索基于内容的图像检索技术是通过分析图像的内容,提取其颜色、形状、纹理等可视特征,建立特征索引,存储于特征库中;在检索时,用户只需把自己对图像的模糊印象描述出来,就可以通过多次的近似匹配,在大容量图像库中查询到所需图像。
2.1基于颜色特征的检索基于颜色特征的检索算法中通常用颜色直方图来表示图像的颜色特征。
直方图能较好地反映图像中各颜色的频率分布,横轴表示颜色等级,纵轴表示在一个颜色等级上,具有该颜色的像素在整幅图像中所占的比例。
基于内容的视频检索技术教学应用研究
141606 学科教育论文基于内容的视频检索技术教学应用研究由于计算机网络技术的日新月异以及各种存储技术、多媒体技术的日渐完善，数字化成为了当今信息时代的主题。
视频作为数字化资源的其中一种形式，由于其稳定性、可扩展性以及交互性等特点，受到了各行各业的青睐。
教育行业由于受传统的教学模式的影响，使得学生也异常的钟情于视频教学。
再加上近年来基于内容的视频检索技术的不断完善和发展，使得高效、准确进行视频教材内容检索成为可能。
一、视频检索技术的原理由于视频数据是由一个个镜头组合起来的情节。
因此，欲实现对视频数据的内容进行检索，就必须按一定的序列对视频数据进行分割，再从分割的镜头中进行特征信息的提取，把提取到的特征存入相应的数据库中，并以此作为用户检索的依据。
但值得注意的是，所提取的信息必须尽可能的反映所提取镜头的主要特征，才能方便镜头特征的再次聚类和场景重构。
这里所提取的镜头特征包括两个方面：一个是静态的镜头特征，一般来说主要包括颜色、形状、纹理等特征；另一个就是动态特征，而动态特征的提取则主要是根据目标物体的运动轨迹或者变化方向，采用如贝叶斯、像素递归等方法来确定的。
二、相关关键技术（一）镜头变换识别技术不同于传统的视频文件检索，基于内容的视频检索是建立在视频分析的基础上对视频进行分割处理的，而这些分割出来的镜头被作为索引的基本元素的过程就叫做镜头的变换识别过程。
就目前的技术而言，大部分的变换识别技术都是采用全图像视频进行研究的，并利用一些如亮度、颜色等特征来判断帧与帧之间的差别。
当然也可以通过边缘检测、直方图分割、块分割、压缩域、双值域等方法进行镜头变换识别。
（二）关键帧提取技术为了提高视频检索的效能和速率，往往在对视频镜头进行关键帧的提取，特别是对于那些内容较为复杂的镜头，就更能体现出关键帧的重要性，因为关键帧能够很简洁的反映一个镜头的主要内容，这样就大大的减少了视频特征的数据量，节约了存储空间，并且有利于计算机自动的对这些信息进行识别和分类，用户在检索的时候也就变得更加快捷。
基于内容的多媒体检索技术
基于内容的多媒体检索技术在当今信息爆炸的时代，多媒体数据如图片、音频、视频等的数量呈指数级增长。
如何从海量的多媒体数据中快速准确地找到我们需要的信息，成为了一个亟待解决的问题。
基于内容的多媒体检索技术应运而生，为我们提供了一种有效的解决方案。
基于内容的多媒体检索技术是一种直接根据多媒体数据的内容特征进行检索的方法，它与传统的基于文本标注的检索方式有很大的不同。
传统的检索方式往往依赖于人工对多媒体数据进行标注，然后通过对标注文本的关键字匹配来实现检索。
这种方式不仅效率低下，而且标注的准确性和完整性也难以保证，容易导致检索结果的不准确和不全面。
而基于内容的多媒体检索技术则通过对多媒体数据本身的内容进行分析和提取特征，如颜色、形状、纹理、音频的频率、视频的帧等，然后建立相应的索引，从而实现快速准确的检索。
在图像检索方面，基于内容的检索技术通常会先对图像进行特征提取。
例如，对于颜色特征，可以通过计算图像中颜色的分布、主色调等来描述；对于形状特征，可以使用边缘检测、轮廓提取等方法来获取；纹理特征则可以通过分析图像中像素的重复模式和变化规律来确定。
这些特征被提取出来后，会被转化为一种可以进行比较和匹配的形式，存储在数据库中。
当用户输入一张查询图像时，系统会提取其特征，并与数据库中的特征进行比对，找出相似的图像返回给用户。
音频检索也是基于内容的多媒体检索技术的一个重要应用领域。
音频的特征包括频率、幅度、时长、节奏等。
通过对这些特征的分析，可以实现对音乐、语音等音频数据的检索。
比如，用户想要查找一首特定旋律的歌曲，系统可以通过对输入的旋律特征进行分析，在数据库中找到与之匹配的音频文件。
视频检索相对来说更为复杂，因为视频不仅包含图像和音频信息，还有时间维度上的变化。
在视频检索中，除了要提取图像和音频的特征外，还需要考虑镜头切换、场景变化等因素。
例如，可以通过关键帧提取、镜头分割等技术来对视频进行分析，提取出有代表性的特征，以便进行检索。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
多媒体教学中基于内容的视频检索张景辉 田树华①刘树明①(天津大学电子信息工程学院 天津 300072;①唐山学院)[关键词] 多媒体教学 视频检索 视音频信息 [中图分类号] TP 391 [文献标识码] A [文章编号] 1008-6633(2006)05-0717-02信息时代的到来使人们越来越多地接触到多媒体信息,而以视音频、图形图像为主体的多媒体教学得到了广泛的应用。
对多媒体教学信息中的文本数据内容的分析与检索技术比较成熟,如互联网的搜索引擎即是采用了基于关键词的检索方式,由于数据内容具有结构化特征,因此可以用一定关系模型来描述。
而视频、音频等多媒体信息内容具有非结构化的特性,不容易用关系模型进行描述,加之视音频是与时间有关系的连续媒体信息,网络中其均以视频、音频流媒体形式存在,因此这种流媒体形式的检索是很困难的。
1 基于内容分析的视频检索方法的提出 由于视频、音频都是按时间顺序来组织的,尤其是视频,传统方法查找其中某个片断都是通过快进和快退等进行人工查找,这种方法无法满足多媒体数据库的要求。
在多媒体教学过程中,使用这种方法不仅会出现迷航现象,而且会降低学习效率。
由于视频数据包含极其丰富的语义内容,但在理论层次上,视频是二维象素阵列的时间序列,与语义内容并无直接相关[1]。
因此,要实现基于内容的视频检索,必须突破传统的基于一个或多个关键词建立索引和基于表达式检索的局限,直接对视频内容进行分析,抽取其特征和语义,并利用这些内容特征建立索引。
因此基于内容的检索就是指根据媒体和媒体对象的内容语义及上下文联系进行检索。
因而基于内容分析的视频检索方法得到了广泛的应用。
2 多媒体教学信息检索工作流程多媒体教学信息检索主要工作流程分为内容获取、内容描述、内容操作3个阶段。
首先对原始媒体进行处理,提取内容,然后用标准形式对它们进行描述,以支持用户对内容的操作,整个步骤的流程如图1所示。
图1 多媒体教学信息检索流程图3 多媒体教学信息中视频检索的关键技术在多媒体教学信息的检索中,如何从大规模视频教学数据库中得到需要的视频信息是视频检索的关键。
目前基于内容的视频检索研究,除了识别和描述图像的颜色、纹理、物体运动和空间关系外,主要的研究集中在视频分割、特征提取和描述、关键帧提取和结构分析等方面。
视频数据是连续的图像序列,一段视频图像由一系列独立的场景构成;一个场景又由一些语义相关的镜头组成;而每个镜头是由时间上连续的一组帧图像组成,它可由一个或多个关键帧表示[2]。
基于内容的视频分析,就是要从所有帧中提取主要内容,并从下至上对视频内容进行结构化描述。
为了实现这个目标,需要对视频进行如下处理,即镜头分割、特征分析、关键帧提取和结构分析等可见图2。
图2 基于内容的多媒体视频处理过程图2描述了基于内容的视频处理的主要过程。
视频首先被分割成各个镜头,并对每个镜头进行运动分析。
基于运动分析,可以提取并跟踪镜头中的对象,同时选取或构造关键帧,以描述视频内容。
然后根据提取的镜头、关键帧和对象的视觉特征进行索引。
通过视觉特征的相似度计算,镜头被组织成场景。
最终,用户就可以通过一种简单方便的方法浏览和检索视频。
在基于内容的视频处理过程中有以下关键技术。
3.1 镜头分割与检测 通常视频流中的镜头是由一组时间较连续的视频帧组成的。
它对应着摄像机一次记录的起停操作,代表一个场景在时间和空间上的连续动作。
为了将镜头分割出来,需要进行镜头边界检测。
镜头与镜头之间的边界有两种类型[3],即突变和渐变。
突变时,镜头直接切换到下一个;渐变时,从一个镜头到下一个镜头会有一个持续多帧的变化过程,常见的主要有淡入和淡出(f ade)、渐隐渐现(disso lve)、划入划出(w ipe)等。
由于可能存在摄像机或物体运动造成的镜头内的变化,因此渐变比突变更难以检测。
3.2 特征分析 视频数据的基本特征[4]包括颜色、纹理、形状、空间关系、运动信息等。
前3种是图像和视频共有的,属于数字图像处理中较为成熟的技术。
对象提取和跟踪是视频分析中最困难的部分,可利用运动信息进行处理,即先将每帧图像分割成具有相似视觉特征的区域,然后根据各个区域的运动特征,按照一定的约束,将它们合并成对象。
国际标准M PEG -4便是以对象提取和合成作为焦点的,它提出了使用VOP (视频对象平面)的概念,对视频对象进行索引。
M PEG -7更提出对各种视频对象信息进行描述和查找[5]。
3.3 关键帧提取 镜头的关键帧就是反映该镜头中主要信息内容的帧图像。
基于内容分析的方法是通过分析视频内容随时间的变化情况选取所需关键帧的数目,并按照一定的规则为镜头抽取关键帧。
用关键帧表示镜头,使得可用基于图像的技术对视频镜头进行检索。
除了基于内容分析来得到关键帧的方法外,还有基于镜头的方法、基于运动分析的方法、用无监督聚类技术来选择关键帧方法等[2]。
3.4视频结构分析以一段两人对话的英语教学视频为例,在拍摄过程中,摄像机的焦点必然在两人之间来回切换,利用镜头分割技术可将这一段视频分割为多个镜头。
而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(称为场景)。
视频结构分析就是把内容相似、语义相关的镜头组合起来形成场景,作为高一级的语义特征引入到基于内容的视频检索当中,使视频数据的管理更为结构化,提高视频的检索效率。
基于内容的视频检索技术是一门综合了数字视频、图像处理、多媒体数据库、模式识别等多门学科的计算机应用技术,随着这些学科的发展,多媒体信息检索技术必将不断成熟完善,对多媒体教学以及社会信息化都将产生巨大的推动作用。
参考文献[1]李建生.远程教育中基于内容的视频检索研究[J].技术应用,2005,(3/上):66[2]章毓敏.基于内容的视觉信息检索[M].北京:清华大学出版社,2003.221-263[3]李国辉,曹莉华,柳伟.基于内容的多媒体数据查询和检索[J].小型微型计算机系统,1998,19(4):1[4]马华东.多媒体技术原理及应用[M].北京:清华大学出版社,2002.188-192[5]孙雨,张骞,张霞.一种基于M PEG-7的视频内容检索模型[J].小型微型计算机系统,2005,26(3):470(2006-01-19收稿)(陈迁编辑)充分合理地运用多媒体进行物理学教学杨育红(河北省唐山市体育运动学校河北唐山063000)[关键词]物理学多媒体教育教学[中图分类号]G633.7[文献标识码]C[文章编号]1008-6633(2006)05-0718-02在注重对学生进行素质教育的今天,变革课堂教学的观念与模式,积极运用现代教育技术手段,使课堂充满生机与活力,让学生在自主活动中探究并发现,从而促进学生素质的提高,是时代的要求,也是打好扎实的学习基础的需要。
为了与这种日新月异的科技变化相适应。
近年来,我们在教学中已经逐步把先进的教学手段引入课堂,即广泛运用多媒体进行辅助教学。
只有这样,才能让学生接触到世界最新的知识领域,提高他们的接受能力和创新能力,在时代的浪潮中不被淘汰。
本文对多媒体在物理教学中的运用进行了积极的实践和探索,体会报告如下。
1使用多媒体进行教学的优势1.1可以进行模拟演示,使原本抽象的理论变得形象具体,直观易懂由多媒体模拟物理实验或某些实际物理过程,可以帮助学生建立概念和提高认识,并特别适用于复杂过程和微观过程。
例如,在磁场知识中,可以用多媒体模拟磁场的分布和方向,使学生对这一看不见、摸不着的特殊物质有更加直观形象的理解。
还有在分子运动论的知识中,学生可以通过多媒体的特技和动画直观地认识分子的运动情况,使这一本来非常抽象的知识变得具体和形象,学生学习起来就容易多了。
1.2可以帮助学生进行物理实验研究多媒体可以将教学中涉及到的事物、情景、过程形象地展现在课堂上,创造出一个学生喜闻乐见、生动、活泼的教学氛围,使物理教学突出自己的/动感0。
例如,在研究凸透镜成像规律的教学中,多媒体可以帮助学生清楚地认识到物体在缩小或放大实像的区域内,当物体远离或靠近透镜时,实像是远离还是靠近透镜的,以及这时物与像之间的距离是增大了,还是缩小了。
这些细节的情况,在传统教学中,一直是难点,即使学生自己动手操作,也往往难以发现所观察现象的规律性,现在学生通过屏幕一看便知,使他们对凸透镜成像的规律很快有了比较完整的认识。
1.3节省书写时间,有利于提高教学效率如一些例题的分析过程和练习的抄写都可以通过多媒体进行影示,从而使课上45分钟的时间更加充实有效。
1.4可以帮助学生掌握多媒体的使用方法,提高其学习兴趣例如,可以指导学生接受远程教育,这样只要通过互联网进行远距离的传送,学生在自己家里就能学到同教室里教师传授的一样的知识,打破了时间和空间的限制,使学生开阔视野,增长见识。
多媒体的使用可以时刻让学生感受到社会发展的脉搏日新月异,让学生体会到信息时代需要的人才,不但要具有扎实的知识,更要有创新精神、合作精神,促使学生明确学习目的,增强学习动力。
1.5促使教师进行知识的更新多媒体教学的运用给教师提出了新的要求,它不仅要求教师能够使用与教材配套的各种教辅材料,还要求教师能够熟练进行多媒体各种操作和研制课件。
因此,面对这一新的教学方法,教师必须与时俱进提高自己的执教水平。
2在使用多媒体进行教学时应注意的问题2.1注意与其它教学手段配合使用多媒体确实能够弥补教学挂图、模型等静止不动的缺陷,也能弥补电视录像、电影等不可随意重复的不足,但它本身的内存容量也是有限的,教学中有许多其它的手段所不能达到的地方,例如,它不能实现生动的语言讲解,也不具备模型的立体触摸效果。
2.2不能一味借助多媒体来代替必要的板书和绘图教师的书写技巧和巧妙的绘图方法是学生学习的必要内容之一,教师必须亲自在课堂上进行示范。
如果一味借助于多媒体,学生在自己绘图和做习题时会一头雾水,不知从何处下手。
2.3不能用多媒体完全代替学生实验和演示实验教师演示实验的过程即是教师示范实验的操作过程,学生可以从中学到一些操作方法;而学生实验是锻炼学生实际动手能力的过程,取消学生实验等于剥夺了学生的动手机会,应引起教师注意。
总之,运用现代教育技术是一个全新的课题,也是一个非常艰巨的任务,如何运用将是一个长期探索与研究的过程。
但采用多媒体进行教学是时代的要求,也是社会的要求,我们必须提高自己的执教水平,把多媒体的运用与其它的教学手段有机地结合起来,充分并合理地发挥它的功用。
兴趣是最好的老师,多媒体的使用能够最大限度地调动学生的学习兴趣,促使他们自。