第九章 视频信息检索
《信息检索课程介绍》课件
第七章:课程总结与展望
• 课程回顾 • 学习体会 • 未来学习方向
《信息检索课程介绍》 PPT课件
欢迎大家来到《信息检索课程介绍》PPT课件。本课程将带领您深入了解信 息检索的基础知识和技术,并探讨其应用和未来发展。
第一章:课程简介ห้องสมุดไป่ตู้
• 课程概述 • 授课教师介绍 • 课程目标
第二章:基础知识篇
• 信息检索概述 • 相关技术介绍 • 信息需求分析
第三章:索引与检索篇
• 文本预处理技术 • 倒排索引原理及实现 • 布尔检索模型 • 向量空间模型
第四章:评价指标篇
• 检索结果评价 • 信息检索系统评价 • 检索结果可视化
第五章:应用案例分析篇
• 搜索引擎概述及分类 • 搜索引擎技术分析 • 搜索引擎应用案例分析
第六章:未来展望篇
• 科技发展及对信息检索的影响 • 信息检索未来发展方向
信息检索课程
信息检索课程信息检索是指通过计算机技术和信息科学的方法,从大量的信息资源中,根据用户需求获取相关的信息。
信息检索课程是计算机科学与技术、信息管理等专业中的一门重要课程,主要讲授信息检索的基本原理、方法和技术。
一、信息检索的基本概念和原理信息检索是指根据用户提供的查询语句,从大量的信息资源中获取与查询相关的信息的过程。
它涉及到信息的存储、组织、检索和传递等方面。
信息检索的基本原理包括信息需求分析、查询处理、索引构建与管理、相似度计算和结果评价等。
二、信息检索的关键技术1. 查询处理技术:根据用户的查询语句,对查询进行语法分析、词法分析和语义分析等处理,将查询转化为计算机能够理解和处理的形式。
2. 索引构建与管理技术:通过对信息资源进行索引构建,提高信息检索的效率和准确性。
常用的索引结构包括倒排索引、正排索引和全文索引等。
3. 相似度计算技术:根据查询与文档之间的相似度计算,对文档进行排序,将与查询最相关的文档排在前面。
4. 结果评价技术:根据用户的反馈和需求,对检索结果进行评价和调整,提高检索的准确性和用户满意度。
三、信息检索的应用领域信息检索技术广泛应用于互联网搜索引擎、电子图书馆、数字化图书馆、企业知识管理、情报与情报分析等领域。
在互联网搜索引擎中,信息检索技术可以帮助用户快速准确地找到所需的信息;在电子图书馆和数字化图书馆中,信息检索技术可以帮助用户检索和管理大量的电子文献资源。
四、信息检索的挑战与发展趋势信息检索面临着海量数据、多样化的数据类型、语义理解和用户需求多样化等挑战。
为了应对这些挑战,信息检索领域提出了许多新的技术和方法,如基于知识图谱的检索、语义搜索、个性化搜索和移动搜索等。
未来,信息检索技术将更加智能化、个性化和多模态化,为用户提供更加准确、全面和便捷的信息检索服务。
信息检索课程是计算机科学与技术、信息管理等专业中的一门重要课程,它涵盖了信息检索的基本概念、原理、技术和应用。
数字图书馆中的视频信息检索
统性 , 更符合人们对事物的认识 习惯 。其参照系统 反 映了事物 的从属 、 照关系, 参 便于人们对 某一 特
定 主题 下 的文献进 行族 性 检索 。分 类 法的基本 结 构 是 按 知 识 门类进 行划 分 , 总 到分 , 一 般 到具 体 , 从 从 从 泛指 到 专指 , 级展 开 , 门别类 的检索体 系 。 逐 分 对 于视 频 信 息 , 从分 类 角 度 人 手 , 首先 要建 立 适 合 视 频资 料特 点 的分 类 法 , 然后 还是要 借 助 于 人 工 对其进 行著 录 、 引。 标 学 校 图 书馆 和公 共 图书馆 拥 有 大量 视 频资 料 , 合 理 有 效地 利 用馆藏 视 听资源 , 好满 足 教育 和 研 更 究 的 需 要 , 读 者 提 供 多 种 检 索途 径 , 分 类 的 角 为 从 度 对 视 听资 料 进行 分类 和著 录 , 是从 现 有 的技 术 正 条件 出发 , 决 数字 图书 馆视 频 检 索 问题 的又 一 条 解 新路 。对视 频 资料 的分 类 和著 录 , 建立 资 料 间逻 辑 的 联 系 , 其 从 无 序 的数 据 变 为有 序 的信 息 , 样 使 这 的信 息 聚集在 一起 就形 成一个 视频信 息库 。 云 南 省 大理 师 范 高 等 专 科 学 校 图书 馆 的 有 关
化。
和 编制 说明 , 国外 的《 如 杜威 十进制 分类 法) D C) (D 、 《 国际 十进制分 类法 》U C)《 国 国会 图书馆 分类 ( D 、美
所 谓 分 类 法 ,是 指 用 分 类 符 号 来 表 达各 种 概
念, 以学 科体 系 为基 础 , 各 种 概 念 按学 科性 质 进 将
《信息检索原理》课件
如何构建信息检索系统
学习如何构建一个信息检索系统,以便为用户提供更好的体验并提高检索结果的质量。
构建索引
将文档转换为可以搜寻的形式。
设计用户界面
为用户提供易于使用的搜索界面和反馈机制。
优化检索结果
优化搜索算法以提高结果的质量。
评估系统
使用标准的评估方法对系统进行评估,并调 整系统以提高性能。
信息检索的指标和评估方法
了解信息检索系统中的瓶颈和问题,可以学习如何优化以提高检索成功率。
数据清洗
清除格式不正确、语法错误 或缺少必要字词等的文档, 并捕获并处理拼写不正确或 同义词。
搜索算法
使用最新的搜索算法来匹配 文档和检索查询。
可扩展性
将系统构建为高度模块化的 结构并运用自然语言处理技 术,以获得最佳结果。
信息检索的挑战和未来趋势
了解当前和未来的挑战可以更好地为未来的工作做好准备。
自然语言处理
个性化搜索
目标是识别查询的自然语言并 将其转换为可检索的标准形式。
通过收集用户的搜索习惯和历 史记录来改进结果。
搜索引擎高级可视化
使用虚拟现实技术让用户更好 地了解搜索结果。
普通的搜索引擎模型
传统的信息检索模型
每个搜索请求都由关键字组成, 搜索引擎根据这些关键字在全 部Web内容中查找匹配。
使用机器处理的卡片目录和通 过专业人员进行分类目录来存 储和获取信息。
基于垂直领域信息检索 模型
针对某个特定主题,通过搜索 和筛选与该特定主题相关的文 件。
信息检索的不同方法
利用不同的方法,可以获得不同的结果。了解不同的体系结构以及如何选择最适合您需要的体系结构至关重 要。
《信息检索原理》PPT课 件
信息检索课件
(2) 根据搜索内容划分
1. 综合搜索引擎 2. 垂直搜索引擎 3. 特色搜索引擎
2. 搜索引擎的工作原理
(1) 从互联网上抓取网页 (2) 建立索引数据库 (3) 在索引数据库中搜索排序 (4) 显示结果
你知道什么是网络 蜘蛛吗?
网络蜘蛛即Web Spider,是一个很形 象的名字。把互联网比喻成一个蜘蛛网, 那么Spider就是在网上爬来爬去的蜘蛛。 网络蜘蛛是通过网页的链接地址来寻找网 页,从网站某一个页面(通常是首页)开 始,读取网页的内容,找到在网页中的其 它链接地址,然后通过这些链接地址寻找 下一个网页,这样一直循环下去,直到把 这个网站所有的网页都抓取完为止。
题 ,
选择 合适 的检 索工
具
选择 恰当 的关 键词
正确 设计 检索 式
及时 调整 检索 策略
作业
1.信息检索方式有哪些,并简要介绍; 2.网络信息检索有哪些特点;
2.1.4 搜索引擎
1. 搜索引擎的种类划分
(1) 根据引擎的种类划分
1. 目录型搜索引擎 如 Yahoo! Lycos 2. 关键词型搜索引擎 如 Google 3. 混合型搜索引擎
(nW)算符:是nwords的缩写,表示此算
符两侧的检索词之间允许插入最多n个
词,词序不变。 例:wear (nW) materials 相当于检索 wearmaterials,wearofmaterials.
3)位置检索
(N)算符:是near的缩写,表示此算
符两侧的检索词必须紧密相连,词序
可变,且两词之间不许有其他的词或
及时、准确的从网络中获取商务信息,是企业生存发展的关键。
从古至今,人们获取信息的方式不断在变化!
第九章 视频信息检索
侯 颖 houying@
第九章
9.1 概述
视频信息检索
一、信息检索概述
随着计算机网络技术和多媒体技术的快速 发展, 发展,每天都有大量的图像和视频信息不断涌 现出来,我们被“淹没”在信息的海洋中。 现出来,我们被“淹没”在信息的海洋中。如 何组织、管理这些海量地、 何组织、管理这些海量地、包含大量非结构化 信息的数据, 信息的数据,并且从中有效地查询和检索出有 用地信息,这就是信息检索地任务。 用地信息,这就是信息检索地任务。
9.1
概述
所谓信息检索 所谓信息检索,就是根据用户的信息需求 信息检索, ,从信息集合中检索出与用户信息需求相关的 信息子集。 信息子集。 视频信息数据量极其庞大, 视频信息数据量极其庞大,并且图像数据 在组织结构、 在组织结构、表达形式等方面也不同于传统地 文字数据,如何对它们进行组织、表达、 文字数据,如何对它们进行组织、表达、存储 管理、 、管理、查询和检索是对传统数据库技术提出 一个严峻挑战重大挑战 重大挑战。 地一个严峻挑战重大挑战。特别是视频信息检 索问题, 索问题,尤其是基于内容地视频和图像检索技 术已经成为国内外研究的热点问题。 术已经成为国内外研究的热点问题。
9.1
概述
9.1
产生, 检索, 利用。 产生, 检索, 利用。
概述
信息的生命周期有三个主要阶段: 信息的生命周期有三个主要阶段:
9.1
概述
信息单元, 信息集合用来表示一个数据单元,可以是任 何的物理单元。 何的物理单元。如:文件、一个电子邮件、 文件、一个电子邮件、 WEB网页、图像、视频、音频。 WEB网页、图像、视频、音频。 网页 元数据是关于数据的组织、数据域及其关系 元数据是关于数据的组织、 的信息。 的信息。元数据为各种形态的数字化信息单 元和资源集合提供规范的一般性的描述。 元和资源集合提供规范的一般性的描述。
基于语义的视频检索-09
事件检索框架
Textual Query
Visual Exmaple Query
Query Pre-processing & Analysis
HLF-based Retrieval
Concept-based Retrieval
Text-concept Mapping
Example-concept Mapping
帧
• 关键帧提取
场景N
镜头
镜头
图像的底层特征
• 颜色
- RGB_Moment - HSV_Hist
• 边缘
- Edge_Hist
• 纹理
- Gabor
• 关键点 - Sift
视觉系统的结构
图像落到视网膜以后, 经过五类不同细胞(总数达1 亿左右)的复杂加工, 然后通过视神经纤维经过一次 神经交换,到达侧膝体, 最后投射到初级视皮层
应用-视频摘要
• 以静态的关键帧组或动态的视频缩略的形式对视 频做精简的表达
应用-智能视频监控
• 例:进出人数统计
应用-异常事件检测
• 例:放下物体和奔跑
应用-同源视频检测
• 版权保护
应用-按图例查询
• 寻找与图例相似的图片或视频镜头
应用-基于语义的检索
• 例:寻找有3个或3个以上人坐在桌边的镜头
办公室、会议、船、飞机、天空、山脉 …..
• 文字检索:同义词扩展、计算查询词与概 念间的相似性、形成带有权值的查询词组
找到有飞机起飞的镜头
• 图例检索:查询视频在概念上的投影作为 权值,对检索结果进行加权
• 多模态检索结果融合
TRECVID 国际评测
• 视频检索领域中的国际性权威评测,由美 国国家标准技术研究所组织实施。美国国 家标准技术研究所向世界各国的大学和公 司的参评者发布标准测试数据,参评者用 这些标准测试数据测试自己开发的算法和 软件,在规定时间以前提交自己的运行结 果,然后由美国国家标准技术研究所提供 标准答案并对各结果进行评价。
视频检索技术
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2.2 镜头检测技术
在基于内容的视频检索中,镜头是视频数据分析、编辑制作和检 索的基本单元。镜头边界检测的好坏将直接影响着视频的结构化以及 后续的浏览与检索。因此,它是实现基于内容检索的基础和重要步骤。 镜头检测也可以看作是一个分割问题——视频时域分割。视频 时域分割主要采用基于边界的方法。境头边界检测算法的思路就是: 第一,帧间差的计算。对帧视频提取各自不同的视觉或运动特征,并 对不同帧进行帧间差计算。第二,镜头边界的判断。 获取帧间差之后,设定一个判断准则,将获得的帧间差按照准 则来判断视频镜头是否发生了转变。其过程如图2.2所示。其中,F(i) 代表第I 帧视频,D(i)代表第i帧视频和第i+1帧视频的帧间差,S(k) 代表检测到的第k个镜头边界。镜头边界检测的算法主要有:基于模 板匹配的算法、基于直方图的算法、基于边缘的算法、基于运动分析 的算法和基于压缩视频的算法。
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基于内容的视频检索的系统框图 如下:
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2.1 视频帧提取
视频检索的目的就是要从大量的视频数据中找到所需的视频片段。 视频数据是一个二维非结构化的图像序列,要实现基于内容的视频 检索,首先要从多媒体文件中提取视频帧序列,然后对这些图像流 进行处理,使之成为结构性的数据,提取其特征,从而达到检索目 的。 首先,介绍几个关于视频的基本概念。帧(Frame):视频流中的 基本组成单元,每一帧均可看成是一幅独立的图像。视频流数据就 是由连续图像帧构成的。帧是视频的最小单位。镜头(Shot):摄像机 拍下的不间断帧序列,是视频数据流进一步结构化的基础。同一组 镜头中,视频帧的图像特征基本保持稳定。若相邻图像帧之间的特 征 发 生 了 明 显 变 化 , 则 认 为 是 发 生 了 镜 头 变 换 。 关 键 帧 ( Key Frame):关键帧是代表镜头内容的图像帧。在一个视频镜头内, 关键帧的数目远小于镜头所包含的图像帧的数目。用关键帧代表镜 头可以大大减小计算复杂性。场景(Scene):语义上相关和时间上相 邻的若干组镜头组成了一个场景。场景是视频所蕴涵的高层抽象概 念和语义的表达。像镜头可以由关键帧代表一样,场景也可以使用 属于这个场景的所有镜头所对应的关键帧集合来表示。
第九章 信息浏览和发布
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9.1 信息浏览和检索 9.2 IIS Web服务器建构 9.3 Dreamweaver 网站管理与网页设计 9.4 网络安全基础
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9.1 网页服务器 或档案系统内的文件,并让用户与此文件互动, 它可以显示在万维网或局部局域网络等内的文字、 影像及其他资讯。这些文字或影像,可以是连接 其他网址的超链接,用户可迅速及轻易地浏览各 种资讯。
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9.2 IIS Web服务器建构
9.2.2 IIS Web服务器建构
进行IIS Web服务器建构,其建构步骤如下: 1、启动“控制面板”→“管理工具”下的 internet信息服务(IIS)管理器,即进行IIS7控 制面板 2、选择“Default Web Site”,并双击“ASP” 由于IIS7中的ASP父路径原未开启,所以设置父 路径为True开启ASP父路径。 3、配置IIS7站点,单击高级设置,设置网站目 录。
第9章 信息浏览和发布
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本章提要:
在计算机网络飞速发展的今天,信息实时交互已成为社会进步的标志。 如何快速地获取信息,实现远程通信与信息共享杨为人们的基本需求。 本章主要就基本Internet互联网技术的信息浏览和发布及相关的网站建立 与网页设计进行分析与介绍,并系统地分析了网络管理与应用中相关的 网络安全问题。
9.3.1 网站与网页设计基础
1、网站:网站(Website)是指在互联网上,使用 HTML等工具制作的用于展示特定网络信息内容 的相关网页集合,它以计算机、网络和通信技术 为硬件基础,通过一台或多台计算机向访问者提 供服务。 常见的网站类型有以下几种:展示型、内 容型、电子商务型、门户型。
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9.1 信息浏览和检索
9.1.3 文献检索
信息检索课件
信息检索课件信息检索课件一、引言随着信息时代的到来,大量的信息涌入人们的视野,如何快速、准确地检索所需信息,成为了人们所关注的重要问题。
信息检索课件,作为一种专业技能培训工具,具有非常重要的意义。
本文将通过以下四个方面对信息检索课件进行详细讨论。
二、信息检索课件的定义信息检索课件,是指通过教学课件的形式,向学生传授信息检索的基本知识和技能,使其能够快速、准确地检索所需信息的一种教学方式。
这种课件通常包括教学视频、教学PPT、案例分析等多种形式的教材,能够让学生在短时间内掌握信息检索的基本方法和技巧。
三、信息检索课件的特点1.全面性信息检索课件所传授的知识涵盖面广、内容丰富,既包括信息检索的理论知识,也包括信息检索的实践应用。
通过学习信息检索课件,学生可以全面掌握信息检索的基本知识和方法。
2.灵活性信息检索课件的教学方式非常灵活,可以根据不同的学生需求和学习进度进行调整。
同时,信息检索课件又可以在线学习,随时随地都可以学习,方便快捷。
3.互动性信息检索课件通常具有较强的互动性,学生可以通过在线讨论、在线答疑等方式,与教师和其他学生进行交流,共同进步。
四、信息检索课件的应用信息检索课件可以应用于多个领域,其中最为典型的是以下三个领域:1.教育培训信息检索课件可以用于各类教育培训机构的信息检索教学,为学生提供系统的、全面的、灵活的信息检索培训,从而提高信息检索水平。
2.企业内部培训信息检索课件还可以应用于企业内部培训,帮助企业员工快速、准确地检索所需信息,有效提高工作效率。
3.个人自学信息检索课件不仅可以应用于学校、企业内部的培训,还可以作为个人自学的工具。
通过在线学习,学生可以自主学习、自我提高,从而不断提高自己的信息检索技能。
五、结语信息检索课件作为一种重要的信息检索教学工具,具有全面性、灵活性、互动性等特点,并且可以在教育培训、企业内部培训、个人自学等多个领域得到应用。
通过学习信息检索课件,学生可以快速、准确地检索所需信息,提高工作效率,同时也为自己的职业发展打下坚实的基础。
9《视频的获取与加工》教学设计、教材分析与教学反思2024年滇人版初中信息技术七年级下册
9《视频的获取与加工》教学设计、教材分析与教学反思2024年滇人版初中信息技术七年级下册一、教学内容分析本节课的主要教学内容是《视频的获取与加工》,来源于滇人版初中信息技术七年级下册第九章。
该章节详细介绍了视频的基本概念、视频的获取方式以及视频的加工处理方法。
教学内容与学生已有知识的联系主要体现在学生对图片获取与加工的掌握上。
由于视频与图片在获取和加工方面存在诸多相似之处,学生可以借助图片处理的经验,更快地理解和掌握视频的处理方法。
此外,本节课还将引导学生学习视频的格式转换、剪辑、特效添加等实用技能,以增强学生对视频处理的整体认识。
二、核心素养目标本节课的核心素养目标是培养学生的信息素养,主要包括信息获取、信息处理和信息应用三个方面。
通过学习《视频的获取与加工》,学生将掌握视频获取的基本方法,了解不同设备和技术在视频采集中的作用,学会运用视频编辑软件进行基本剪辑和特效处理,以及掌握视频格式的转换方法。
这些技能的掌握将有助于学生更好地理解视频信息,提高信息处理能力,并能够运用所学知识进行创新应用,如制作微课、短视频等。
此外,通过实践操作,学生还能够增强团队协作能力,培养问题解决和创意思维的核心素养。
三、学情分析本节课的授课对象为初中一年级学生,他们正处于青春期,具有较强的好奇心和学习热情。
在知识层面,学生已经掌握了基本的计算机操作技能,如打字、上网、使用办公软件等,但对视频处理方面的知识相对匮乏。
在能力方面,学生的动手操作能力和问题解决能力有待提高,尤其在面对新技术和新软件时,可能存在一定的学习障碍。
在素质方面,学生具有较强的团队协作精神和创新意识,但自律性和自主学习能力有待加强。
针对学生的行为习惯,部分学生可能对视频制作产生浓厚的兴趣,愿意投入时间和精力进行学习和实践;而部分学生可能对视频制作缺乏兴趣,导致学习动力不足。
此外,学生在学习过程中可能存在注意力分散、拖延等问题,影响学习效果。
在课程学习方面,学生对视频处理的基本概念和操作流程较容易接受,但对一些复杂的技术和软件操作可能存在一定的困难。
关于视频信息检索方式的汇报精品PPT课件
4.小技巧
视频播放
Global Potplayer :减损变速播放(按C键加速,按X键减速) Potplayer :带校准功能,播放速度调快之后不会出现奇怪刺耳的声 音,音调都是正常的,就跟正常人快速说话一样
thank you
为更好满足学习和使用需求,课件在下载后 可以自由编辑,请根据实际情况进行调整
视频信息检索
Group14
目录
1
在线学习类
3
影音资源类
2
休闲娱乐类
4小技巧1.在 线 学 习 类2.休闲娱乐类
YouTube、优酷、爱奇艺等主流网站
3.影音资源类
vimeo YouTube 网盘 bt天堂之类的
4.小技巧
在公众号推文中出现的视频,大多都是腾讯视频的,可 以由此去发现更多干货,虽然播放量不高,但是比起百 度出来的那些土豆和56的视频,质量高很多。
4.小技巧
在线看VIP视频
想观看某个网站的VIP视频,只需复制视频地址,粘贴到VIP解析 地址一栏里就可以了,免广告,可选清晰度,可下载
4.小技巧
在线看VIP视频
如果懒得去网上找视频网址,直接点击右上角的“搜索”,也可以 搜到视频
4.小技巧
视频下载
维棠:可下载网页上的视频,支持国内200+视频网站,与之类似的 还有硕鼠
In order to better meet the needs of learning and using, the courseware is freely edited after downloading
《信息检索简介》课件
这是一份关于信息检索的简介课件,了解信息检索的定义、过程、基本模型、 评价方法、应用领域、挑战和未来发展。
什么是信息检索
信息检索是指从大量的文本、图像、音频等数据中,根据用户需求,快速、 准确地获取相关的信息。与数据库的区别在于信息检索不仅仅是查找数据。
信息检索的过程
与计算机科学、信息科学、人 机交互等学科的交叉研究,推 动信息检索的创新和发展。
总结
信息检索的定义和过程
了解信息检索的基本概念和流程,包括检索请求 的来源、索引构建和检索结果的评价。
应用领域和面临的挑战
了解信息检索在文本、图像、音频等领域的具体 应用,以及信息过载和信息不对称等挑战。
不同模型和评价方法
以布尔逻辑为基础,将检索请求和文档看作布尔 表达式,进行匹配和检索。
向量空间模型
将检索请求和文档表示为向量,在向量空间中计 算相似度,找出最相关的信息。
信息检索的评价方法
1 查准率和查全率
用于衡量检索结果的准确 性和召回率。
2 ROC曲线和AUC值
通过绘制真阳性率和假阳 性率的曲线,评估分类模 型的性能。
掌握布尔模型、向量空间模型等基本模型,以及 查准率、查全率、F1值等评价方法。
未来发展和研究方向
展望信息检索的未来,如自然语言处理、智能系 统和跨学科研究的发展。
多语言信息检索
涉及多种语言的信息检索, 如何处理不同语言和文化之 间的差异。
信息检索的未来发展
自然语言处理和语音 识别技术的发展
借助自然语言处理和语音识别 技术,提高信息检索的准确性 和效率。
智能系统的不断完善
利用机器学习和人工智能技术, 构建更智能、自适应的信息检 索系统。
信息检索课件
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信息检索基础
布尔模型
基于逻辑运算符的模型,将查询词与文档进行简单的匹配,常用 符号包括 AND、OR、NOT。
聚类分析
将相似的文档聚集成一类,根据文档之间的相似度 进行分类,有助于缩小检索范围。
决策树模型
基于决策树的分类模型,通过训练样本建立一棵决策树,用 于预测新样本的类别。
03
信息检索相关技术
语义理解能力不足
传统的信息检索技术主要基于关键词匹配,无法很好地理解用户的真 实意图,这在很大程度上影响了检索结果的准确性和相关性。
语义网的发展
语义网的概念和应用
语义网是一种基于XML技术的互联网应用,它可以将互联网 上的文档统一转化为计算机可读的格式,从而使得计算机能 够更好地理解文档内容,提高信息检索的准确性。
F1得分
• F1得分:是查准率和查全率的调和平 2 (查准率 查全率) / (查准率 + 查全率)。
平均倒数排名(MRR)
• MRR:是一种衡量排序效果的指标,将所有相关文档按照 排序位置的倒数平均值进行加权,再求和得到。公式为: MRR = 1 / (1/第一相关文档 + 1/第二相关文档 + ... + 1/ 第N个相关文档)。
文本预处理
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文本清洗
去除文本中的标点符号、 停用词、拼写错误等冗余 信息,提高文本的可读性 和信息含量。
分词技术
将文本切分成词汇单元, 便于后续的词频统计和语 义分析。
词性标注
对词汇进行语法标注,有 助于理解词汇在句子中的 角色和语义。
倒排索引
基本原理
倒排索引是一种基于词汇 表的索引结构,每个词汇 对应一个包含该词汇的文 档列表。
多媒体信息检索技术的研究
多媒体信息检索技术的研究一、多媒体信息检索技术概述多媒体信息检索技术(Multimedia Retrieval Technology)是指对多媒体数据进行分析、处理和检索的技术手段。
多媒体指的是丰富多彩的数字化信息形式,包括图像、音频和视频等形式。
多媒体信息检索技术的研究目的是为了使用户能够更加方便、快捷地获取和利用多媒体信息资源,以促进信息化时代信息的利用和传递。
二、多媒体信息检索技术分类多媒体信息检索技术主要包括以下三个方面:1.文本-图像检索技术文本-图像检索技术是指在通过用户输入关键词的方式检索图像时,系统能够自动从大量的图像数据集合中找到与用户输入的关键词有关的图像,并将其返回给用户。
该技术是应用最广泛的多媒体信息检索技术之一。
2.音频检索技术音频检索技术是指通过音频信号的频谱分析、信号处理等手段,从大量的音频数据中自动检索出与用户需求相关的音频文件。
音频检索技术在音乐、语音辨识等领域具有重要应用。
3.视频检索技术视频检索技术是指对视频数据进行处理和分析,以便用户可以更便捷地获取和利用视频信息资源。
视频检索技术在视频监控、影视、教育等领域得到广泛应用。
三、多媒体信息检索技术研究进展1.图像特征提取图像特征提取是图像检索中的核心技术,其目的是提取图像的关键特征点,使得对于同一个主题的图像拥有相似的特征点。
近年来,图像特征提取技术得到了广泛的应用,在图像分类、目标识别等领域发挥了重要作用。
2.音频信号处理音频检索技术在音乐、广告等领域得到广泛的应用。
音频信号处理是其中的核心技术,其主要目的是将音频文件转换成数字信号,并进行降噪、去除干扰等处理,以提高检索的准确性。
3.视频内容分析视频检索技术中的重要技术之一是视频内容分析,其目的是对视频进行分析,提取出其中的重要内容,以实现更加精确地检索。
近年来,随着视频检索技术的不断发展,视频内容分析技术也得到了广泛的应用。
四、多媒体信息检索技术应用案例1.搜索引擎搜索引擎是多媒体信息检索技术最成功的应用之一。
基于相似性度量的视频信息检索算法
142 •电子技术与软件工程 Electronic Technology & Software Engineering计算机技术应用• the Application of Computer Technology【关键词】视频内容检索 相似性度量 视频信息检索算法想要对海量的视频信息数据进行检索,就需要通过设计相应的计算机程序来实现计算机对视频信息的处理和分析,再通过数据筛选实现数字化建档,从而能够更加便捷地进行信息检索,这里面包含了很多技术领域,包括视频图像的转码,视频数据的识别和筛选,图像数字化对比和分析等。
而信息检索的关键就是要对不同的图像进行相似性度量,通过相似性度量来找出不同视频片段之间的区别和关联,从而能够为视频信息的数字化检索提供可能。
1 视频数据的相似性度量1.1 视觉内容相似性主要指两个视频片段在低层视觉特征(如颜色、纹理)上的相似程度,其相似度度量可以采用下面的两种匹配方法:第一种方法是分别对两个视频片段中的所有镜头进行关键帧提取后,计算关键帧的特征向量,然后求出两段视频中对应的关键帧的特征向量之间的相似距离,作为两段视频中每一对帧的相似距离,最后将这个相似距离的平均值作为两个视频片段的相似度。
第二种方法是对两个视频片段分别提取出的镜头关键帧特征先作综合处理,比如一个镜头的特征由该镜头内的关键帧特征综合计算得到,一个场景的特征是由该场景内的镜头特征综合处理得到,然后通过求各层次结构相应的距离进而判断其相似性。
1.2 时间顺序相似性时间顺序相似性主要是考虑到视频片段中多个镜头之间的出现位置关系,考虑到如果基于相似性度量的视频信息检索算法文/陈雁 卿济民 林必毅 刘春秋出现这种情况:两个视频片段中单个镜头视觉内容相似,但是所有镜头在视频片段中的位置关系不同,也就是说出现的顺序不同,那么在相似性视频查找的时候这类视频是否和顺序相同的视频片段具有同等的相似度。
由于视频是沿时间轴上的一系列图片帧序列,图片在视频中出现的位置,会对视频的内容构成产生较大的影响,时间顺序相似性就是在视频片段进行相似性匹配时,把视频的这种时间特性考虑进去。
基于内容的视频信息检索模型及方法综述PPT学习教案
谢谢!
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基于内容的视觉信息检索大体上分为两类: 基于内容的图象信息检索和基于内容的视频 信息检索。本文主要对基于内容的视频信息 检索技术进行相关的讨论。
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视频检索简介
传统视频检索 基于内容的视频检索
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传统视频检索
视频检索就是要从大量的视频 数据中找到所需要的视频片段。
第21页/共25页
视频信息检索的方法
基于内容的视频信息检索系统主 要通过三种方式实现,即: (1)基于图像的方式 (2)基于视频的特有信息 (3)图像和视频的特有信息相结 合
第22页/共25页
分析总结
高效快速地对视频数据进行检索, 必须要对图像进行分割、提取特 征、分类描述,分类结果存入相 应的数据库中,最后进行相似匹 配,完成查询和检索过程。
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基于内容的视频检索
基于内容的视频检索就是指根 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: (1)对视频信息的描述更加具 体、客观和全面。
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(2)低级语义描述子
低级描述子的特点之一就是可 以由计算机自动提取,这就省去 了从大量数据中标识对象的重复 劳动,同时也极大程度的降低了 文本描述信息中的主观性,大大 提高了检索结果的准确性。
关键帧的选取
关键帧是用于描述一个镜头的关 键图像帧,它反映一个镜头的主 要内容。关键帧的选取一方面必 须能够反映镜头中的主要事件, 因而描述应尽可能准确完全,另 一方面,为便于管理数据量应尽 量小,且计算不宜太复杂。
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特征提取
视频数据的特征分为静态特征和 动态特征。
视频信息检索研究的开题报告
视频信息检索研究的开题报告一、选题背景随着互联网和数字技术的高速发展,视频信息已成为人们获取信息和娱乐休闲的重要方式之一。
随之而来的问题是,如何从海量的视频信息中高效、准确地检索到所需内容,成为了亟待解决的问题。
因此,本次研究选择视频信息检索作为研究课题,探索如何利用计算机技术来提高视频信息检索的效率和准确性。
二、研究目的本研究旨在探讨视频信息检索的相关理论和技术,分析当前视频信息检索的研究现状和存在的问题,并提出相应的解决方案,以期实现对视频信息的高效、准确检索。
三、研究内容1. 视频信息检索的理论基础在研究视频信息检索之前,先要了解相关的理论基础,包括信息检索、数据挖掘等。
2. 视频信息特征提取视频信息的特征提取包括颜色、纹理、形状等方面,对提高检索效率和准确性有着至关重要的作用。
3. 视频信息检索方法根据视频信息的特点和不同的检索目的,本研究将综合应用基于内容的检索方法和基于用户行为的检索方法,提高视频信息检索的效率和准确性。
4. 实验设计和数据分析本研究将利用实验验证提出的视频信息检索方法的实际效果,并对实验数据进行分析和总结,得出相应的结论。
四、研究意义本研究可以帮助人们更快捷、准确地从海量视频信息中获取所需信息,提高信息获取的效率和质量。
另外,本研究所涉及到的信息检索、数据挖掘等领域也有着广泛的应用前景。
五、研究方法本研究采用文献综述、实验和数据分析等方法,具体包括:1. 文献综述:对相关领域的知识进行梳理和总结,提炼出视频信息检索的理论基础和现有研究结果。
2. 实验方法:设计视频信息检索的实验方案,对实验结果进行分析和总结,评估所提出方法的实际应用效果。
3. 数据分析:通过对实验数据的分析,得出相应的结论,验证所提出方法的可行性和有效性。
六、预期成果1. 提出一种集成基于内容的检索和基于用户行为的检索方法相结合的视频信息检索方法,提高视频信息检索的准确性和效率。
2. 验证所提出方法的实际效果,分析实验数据,得出相应结论并进行总结。
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一、基于内容视频检索的系统结构
9.2 基于内容的视频信息检索
该系统由查询接口 数据库管理、 该系统由查询接口、数据库管理、相似性 查询接口、 以及输出和反馈四个基本组成部分。 比较以及输出和反馈四个基本组成部分 比较以及输出和反馈四个基本组成部分。
9.2 基于内容的视频信息检索
二、基于内容的静止图像检索
得到关键帧以后, 得到关键帧以后,就可以使用基于内容的静 止图像检索技术对关键帧进行检索, 止图像检索技术对关键帧进行检索,于是视 频检索问题就转化为图像检索问题。 频检索问题就转化为图像检索问题。
9.2 基于内容的视频信息检索
1. 镜头检测 镜头实际上是一段时间的视频信号,在这 镜头实际上是一段时间的视频信号, 段时间内,摄像机可以由各种运动及变焦等操 段时间内, 作,但没有摄像机信号的中断,因此,一段镜 但没有摄像机信号的中断,因此, 头内的图像不会有大的变换。 头内的图像不会有大的变换。 视频镜头是视频数据的基本单元。 视频镜头是视频数据的基本单元。
9.1
与内容无关的元数据。 与内容无关的元数据。 与内容相关的数据: 与内容相关的数据:
概述
与图像或视频相关信息大体可分为两类: 与图像或视频相关信息大体可分为两类:
低层或中层特征的数据, 低层或中层特征的数据,即与内容相关 的元数据。例如:颜色、纹理、形状、 的元数据。例如:颜色、纹理、形状、 空间联系、运动等,以及它们的组合。 空间联系、运动等,以及它们的组合。 这种数据与感觉因素有关。 这种数据与感觉因素有关。
9.1
概述
1979 年后,人们利用成熟的文本检索技术, 年后,人们利用成熟的文本检索技术, 早期的图像数据管理和检索技术是基于文本方 式的。 式的。 其基本思想是: 其基本思想是: 先利用文本注释图像信息, 先利用文本注释图像信息,再利用基于文 本的数据库管理系统来检索图像信息。检索时 本的数据库管理系统来检索图像信息。 ,主要在这些图像的标注中搜索用户输入的检 索词。 索词。
9.1
概述
20 世纪 90 年代,基于内容的图像/视频 年代,基于内容的图像/ 检索技术出现后, 检索技术出现后,近十几年它已成为计算机视 觉、图像数据库与知识挖掘等领域最活跃的研 究热点之一。特别是随着多媒体内容描述接口 究热点之一。 MPEG- 标准的逐步制定和完善, MPEG-7标准的逐步制定和完善,更加推动了高 效的基于内容的视频检索系统的开发。 效的基于内容的视频检索系统的开发。 视频信息检索技术大致可以分为 基于文本检索 和 基于内容的视频检索 两大类。 两大类。
第九章
9.2
视频信息检索
基于内容的视频信息检索
基于内容的视频检索( Content基于内容的视频检索(CBVR, Content-
Based Video Retrieval)是指直接根据描述 Retrieval) 媒体对象内容的各种特征进行检索, 媒体对象内容的各种特征进行检索,它能从数 据库中查找到具有指定特征或含有特定内容的 图像或视频片断, 图像或视频片断,它区别于传统的基于关键字 的检索手段,融合了图像理解、 的检索手段,融合了图像理解、模式识别等技 术。
9.1
概述
高层内容语义的数据,常称为内容描述 高层内容语义的数据, 元数据。它关心图像实体和客观世界实 元数据。 体的关系,或者与视觉符号和场景相联 体的关系, 系的时间事件、感受和意图的联系。 系的时间事件、感受和意图的联系。 基于内容地视频和图像检索技术已经成 为国内外研究的热点问题。 为国内外研究的热点问题。
9.1
概述
所谓信息检索 所谓信息检索,就是根据用户的信息需求 信息检索, ,从信息集合中检索出与用户信息需求相关的 信息子集。 信息子集。 视频信息数据量极其庞大, 视频信息数据量极其庞大,并且图像数据 在组织结构、 在组织结构、表达形式等方面也不同于传统地 文字数据,如何对它们进行组织、表达、 文字数据,如何对它们进行组织、表达、存储 管理、 、管理、查询和检索是对传统数据库技术提出 一个严峻挑战重大挑战 重大挑战。 地一个严峻挑战重大挑战。特别是视频信息检 索问题, 索问题,尤其是基于内容地视频和图像检索技 术已经成为国内外研究的热点问题。 术已经成为国内外研究的热点问题。
9.2 基于内容的视频信息检索
视频数据通常由一系列连续拍摄的镜头甲级 剪辑连接而成, 剪辑连接而成,镜头是视频序列的基本单元 ,因此无论是对视频进行分析和检索,所操 因此无论是对视频进行分析和检索, 作的对象都应该是针对镜头的处理。 作的对象都应该是针对镜头的处理。 视频数据检索的首要任务是进行镜头的检 测,将不同的镜头互相分开,即视频的时域分 将不同的镜头互相分开, 割。
9.1
概述
传统信息检索的局限性: 传统信息检索的局限性: 传统的信息检索是基于数值/字符的, 传统的信息检索是基于数值/字符的,不 能客观反映图像或视频内容的多样性。而视频 能客观反映图像或视频内容的多样性。 信息与传统的信息形式相比,具有信息量大、 信息与传统的信息形式相比,具有信息量大、 抽象程度低等特点。 抽象程度低等特点。
9.1
概述
传统的数据库检索是基于文本的检索。 传统的数据库检索是基于文本的检索。 传统的数据库检索是一种精确的匹配过程。 传统的数据库检索是一种精确的匹配过程。 传统的数据库检索技术缺乏表达图像特征多 样性的查询方式。 样性的查询方式。 传统的数据库检索技术不能有效管理具有时 空关系的多媒体数据。 空关系的多媒体数据。
9.2 基于内容的视频信息检索
1. 颜色特征 2. 纹理特征 3. 形状特征
9.2 基于内容的视频信息检索
二、基于内容的视频检索
视频信息是一类复杂的信息,它不仅包含 视频信息是一类复杂的信息, 静止图像的内容, 静止图像的内容,还包含场景中目标运动的信 息和时间变化的信息。视频包含的数据量远远 息和时间变化的信息。 超过其他媒体, 超过其他媒体,因此视频数据一直是多媒体处 理和检索中最难解决的问题。 理和检索中最难解决的问题。
9.2 基于内容的视频信息检索
不同视频连接的方式主要有两种: 不同视频连接的方式主要有两种: 切变(或突变)。 切变(或突变)。 渐变。如 叠化、淡入、淡出等。 叠化、淡入、淡出等。 渐变。 镜头检测算法有模板匹配 直方图法、 镜头检测算法有模板匹配、直方图法、基 模板匹配、 于边缘的方法等。 于边缘的方法等。 的方法等
9.1
缺点: 缺点:
概述
大部分图像或视频所包含的内容(如颜色、 大部分图像或视频所包含的内容(如颜色、 纹理等) 纹理等) 目前的技术无法多图像进行自动文本描述, 目前的技术无法多图像进行自动文本描述, 图像的收集、分类和标注都是由人工完成, 图像的收集、分类和标注都是由人工完成, 其过程费时费力。而且, 其过程费时费力。而且,文字描述受观察者 的主观因素影响很大,缺乏统一的描述标准 的主观因素影响很大, 同一幅图像在不同人眼中会有不同的描述。 同一幅图像在不同人眼中会有不同的描述。
9.1
概述
9.1
产生, 检索, 利用。 产生, 检索, 利用。
概述
信息的生命周期有三个主要阶段: 信息的生命周期有三个主要阶段:
9.1
概述
信息检索的一般系统结构
9.1
概述
信息集合用来表示一个数据单元, 信息集合用来表示一个数据单元,可以是任 何的物理单元。 何的物理单元。如:文件、一个电子邮件、 文件、一个电子邮件、 WEB网页、图像、视频、音频。 WEB网页、图像、视频、音频。 网页 元数据是关于数据的组织、数据域及其关系 元数据是关于数据的组织、 的信息。 的信息。元数据为各种形态的数字化信息单 元和资源集合提供规范的一般性的描述。 元和资源集合提供规范的一般性的描述。
所谓图像的特征是人们对图像视觉感受的 量化描述。图像特征从各个方面描述了图像的 量化描述。 内在语义,从而可以作为图像的抽象表示,然 内在语义,从而可以作为图像的抽象表示, 后根据对每个不同特征定义的相似度来表示不 同图像之间的相似程度, 同图像之间的相似程度,从而实现对图像的检 索。这就是所谓的基于特征的图像检索或称为 这就是所谓的基于特征的图像检索 基于特征的图像检索或称为 基于内容的图像检索。 基于内容的图像检索。
9.2 基于内容的视频信息检索
直接按照指定的图像视觉特征进行检索。 直接按照指定的图像视觉特征进行检索。 这种系统将颜色、纹理、 这种系统将颜色、纹理、形状等视觉特征 转化为特征矢量与图像库中事先提取的图 像视觉特征矢量进行匹配。 像视觉特征矢量进行匹配。 无论是哪种类型, 无论是哪种类型,其核心都是对图像内容 特征进行处理。 特征进行处理。
8.1
概述
信息检索的一般过程
9.1
概述
信息检索与数据检索的主要区别: 信息检索与数据检索的主要区别: 信息检索涉及到用户的信息需求和提交的 查询并不总是结构化的, 查询并不总是结构化的,而且具有语义模糊性 。信息检索系统必须以一种方式“解释”信息 信息检索系统必须以一种方式“解释” 库中数据单元的内容,并把检索的结果按照与 库中数据单元的内容, 用户查询的相关程度来排列。 用户查询的相关程度来排列。
9.2 基于内容的视频信息检索
目前,已经开发出的基于内容的视频检索 目前, 系统主要分为两大类: 系统主要分为两大类: 按提供的图像示例进行检索。 按提供的图像示例进行检索。 这种检索系统所显提供示例图像特征矢量, 这种检索系统所显提供示例图像特征矢量, 再与图像库中的图像特征矢量进行比较寻找 相似的图像。 相似的图像。
数字视频信息 处理与传输
侯 颖 houying@
第九章
9.1 概述
视频信息检索
ห้องสมุดไป่ตู้
一、信息检索概述
随着计算机网络技术和多媒体技术的快速 发展, 发展,每天都有大量的图像和视频信息不断涌 现出来,我们被“淹没”在信息的海洋中。 现出来,我们被“淹没”在信息的海洋中。如 何组织、管理这些海量地、 何组织、管理这些海量地、包含大量非结构化 信息的数据, 信息的数据,并且从中有效地查询和检索出有 用地信息,这就是信息检索地任务。 用地信息,这就是信息检索地任务。