第七章 多媒体信息检索
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
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
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。
多媒体信息检索技术与应用
多媒体信息检索技术与应用随着互联网时代的到来，信息的获取变得更加方便快捷。
而多媒体信息检索技术的发展，更是使得信息获取的速度和效率更上一层楼。
本文将着重探讨多媒体信息检索技术的基本概念、关键技术以及未来的应用前景。
一、多媒体信息检索技术的基本概念多媒体信息检索技术是指利用计算机技术和数学方法处理多种多样的媒体信息，如图像、音频、视频等，从中提取出需要的信息数据或信息模式的一项技术。
所谓检索，就是在大量的多媒体信息中，通过关键词或特定的查询方式，找到与查询需求相匹配的信息。
这种技术不仅可以使得信息的获取更加方便，也是一个分析和研究媒体信息的重要手段。
二、多媒体信息检索技术的基本流程多媒体信息检索技术的基本流程包括内容表示、索引构建和查询处理三个步骤。
1.内容表示：将多媒体信息转换为计算机可识别的数字信号，在此过程中，需要对所获取的多媒体数据进行处理与提纯，然后进行数据压缩和编码。
2.索引构建：根据内容表示所得到的数字信号，建立起相对应的索引模型。
这个过程包括图像特征、音频特征及视频特征等。
最终以特征向量的形式存储。
3.查询处理：用户提交查询，系统依据查询的关键字和特定的查询方式，在已经构建的索引基础上，进行查询处理，以找到满足用户需求的相关信息。
三、多媒体信息检索技术的关键技术多媒体信息检索技术的关键技术包括特征提取和匹配技术、信息过滤技术、语义理解和自然语言处理技术等。
1.特征提取和匹配技术：图像、音频或视频都有其特定的特征，如色彩、音高、图像纹理的变化等，通过提取这些特征来表示多媒体信息，并进行匹配处理，以实现查询需求。
2.信息过滤技术：在大量的海量数据中进行查询可不仅是一个长时间大量的操作，还会因为结果太多而使大量时间浪费。
信息过滤技术可以通过关键词、时间、地点等筛选得到相对准确的搜索结果。
3.语义理解和自然语言处理技术：多媒体信息的理解与处理需要依赖于一定的语义知识。
自然语言处理技术可以更好的帮助计算机理解自然语言的查询，从而准确地匹配到相关信息。
第七章-多媒体信息检索
MIDI音乐是利用电子合成技术来模拟各种乐器音效的方法生成，它并 不对声音进行采样和量化，记录的也不是声音本身，它只是像记录乐 谱一样将每个音符记录为一个类似乐谱符号的数字，并且规定了各种 音调的混合发音，最后通过合成器将这些数字转化为对应的音效进而 组合成为音乐播出。
• ②颜色数：通常，图片颜色数的可能的取值有：2色
(这时图片只有黑白两色)、16色、256色、16位增强色 (共216即65536种颜色)、24仿真彩色(共224即 16777216种颜色)等。自然图片的颜色数越多，图片的 视觉效果就越好。
图片文件的格式类型
Байду номын сангаас 位图：是由许多个像素点组成的图片，相应的图片文件记 录了图形或图像的每一个像素点的位置及代表该像素颜色 的数值等信息。根据有无压缩或压缩的方法等，该类型的 图片文件又分为许多种格式，如：.bmp图 、.tif图 、.gif 图 、.jpg图。
AVI文件使用的压缩方法有好几种，主要使用有损压缩，压缩比高。 MOV文件：MOV文件格式是Quick for Windows视频处理软件所选
用的视频文件格式，与AVI文件格式相同，MOV文件也采用Intel公 司的Indeo视频有损压缩技术以及视频信息与音频信息混排技术，一 般认为，MOV文件的图像质量较AVI格式好。它是Macintosh计算机 用的视频文件格式。 MPG文件格式：PC机上的全屏幕活动视频的标准文件为MPG格式文 件，也称为系统文件或隔行数据流。 DAT文件格式：DAT是Video CD或Karaoke CD（卡拉 OK）数据文 件的扩展名，也是基于MPEG压缩方法的一种文件格式。 DIR文件格式：DIR是Macromedia公司使用的Director多媒体著作工 具产生的电影文件格式。
多媒体信息检索技术简介
多媒体信息检索技术简介多媒体技术和Internet的发展给人们带来巨大的多媒体信息海洋，并进一步导致了超大型多媒体信息库的产生，光凭关键词是很难做到对多媒体信息的描述和检索的，这就需要有一种针对多媒体的有效的检索方式。
如何有效的帮助人们快速、准确地找到所需要的多媒体信息，成了多媒体信息库所要解决的核心问题。
基于内容的信息检索（Content-Based Retrival）是一种新的检索技术，是对多媒体对象的内容及上下文语义环境进行检索，如对图像中的颜色、纹理，或视频中的场景、片断进行分析和特征提取，并基于这些特征进行相似性匹配。
基于内容的图像检索：它是根据分析图像的内容，提取其颜色、形状、纹理，以及对象空间关系等信息，建立图像的特征索引。
目前有的图像检索系统有：•QBIC(Query By Image Content)是IBM Almaden研究中心开发的第一个商用基于内容的图像及视频检索系统，它提供了对静止图像及视频信息基于内容的检索手段，其系统结构及所用技术对后来的视频检索有深远的影响；•由MIT的媒体实验室开发研制的Photobook，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；•美国哥伦比亚大学开发的VisualSEEK图像查询系统，该系统的主要特点是用到了图像区域的空间关系查询和直接从压缩数据中提取视觉特征。
•EXCALIBUR技术公司开发的retrieval ware系统；•Virage公司开发的virage检索系统能；•香港中央图书馆的多媒体信息系统（MMIS）是IBM和分包商ICO于1999年底开始承建190万美元的数字图书馆项目，被认为是世界上最大且最复杂的“中文/英文”双语图书馆服务之一，其采用的DB2 Text 和Image Extenders既支持文本查找，也支持图片查找。
基于内容的视频检索：基于内容的视频信息检索是当前多媒体数据库发展的一个重要研究领域，它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；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。
多媒体信息检索技术的使用教程及其在新闻检索中的应用
多媒体信息检索技术的使用教程及其在新闻检索中的应用随着互联网的快速发展，信息量的爆炸式增长以及多媒体数据的广泛应用，多媒体信息检索技术的重要性日益凸显。
本文将为读者提供多媒体信息检索技术的使用教程，并探讨其在新闻检索中的应用。
一、多媒体信息检索技术的简介多媒体信息检索技术是指从多媒体数据库中通过用户提供的查询，自动地检索出满足用户信息需求的相关多媒体数据的技术。
这里的多媒体数据包括图片、视频、音频等形式的信息。
多媒体信息检索技术的主要目标是提高检索结果的精确性和效率。
二、多媒体信息检索技术的关键技术和步骤1. 特征提取：多媒体数据通常需要转化为可以进行计算机处理的特征。
2. 查询建模：根据用户需求构建相应的查询模型，以便与数据库中的特征进行匹配。
3. 相似性度量：根据不同的多媒体类型，采用相应的相似性度量方法对查询模型与数据库中的特征进行比较。
4. 检索排序：根据相似度或其他相关度量指标对检索结果进行排序，以便用户获取最相关的信息。
5. 反馈调整：根据用户的反馈信息进行重新调整查询模型和检索排序，提高检索效果。
三、多媒体信息检索技术的使用教程1. 特征提取多媒体数据的特征提取是多媒体信息检索的关键步骤。
对于图片数据，可以提取颜色直方图、纹理特征、形状特征等；对于视频数据，可以提取关键帧、运动特征等；对于音频数据，可以提取频谱特征、时域特征等。
不同的特征提取方法适用于不同类型的多媒体数据。
2. 查询建模查询建模是将用户输入的查询词转化为计算机可处理的模型。
对于图片查询，可以根据颜色、纹理、形状等特征构建查询模型；对于视频查询，可以根据关键帧、运动特征等构建查询模型；对于音频查询，可以根据频谱、时域特征等构建查询模型。
查询建模需要考虑用户的意图和需求，选择适合的特征进行建模。
3. 相似性度量相似性度量是判断查询模型与数据库中特征的相似程度的方法。
对于图片查询，可以使用颜色直方图的相似性度量方法，如欧氏距离、相交度量等；对于视频查询，可以使用帧间相似度或空间运动矢量等方法；对于音频查询，可以使用频谱相关性等方法。
多媒体信息检索技术的使用教程
多媒体信息检索技术的使用教程随着数字化时代的到来，人们对于多媒体信息的获取和利用需求也越来越高。
多媒体信息检索技术的出现，为我们提供了一种有效地搜索、筛选和管理大量多媒体数据的方法。
本文将介绍多媒体信息检索技术的基本原理及其使用方法，以帮助读者更好地利用这一技术。
一、多媒体信息检索技术的基本原理多媒体信息检索技术是一种通过计算机对多媒体数据进行索引、搜索和筛选的技术。
它主要依靠计算机视觉、语音识别和自然语言处理等领域的技术实现。
其基本原理如下：1. 特征提取：特征提取是多媒体信息检索的关键步骤之一。
对于图像和视频数据，可以提取出颜色、纹理、形状等特征；对于音频数据，可以提取出频谱、音调等特征。
通过提取出的特征，可以对多媒体数据进行描述和索引。
2. 数据索引：在多媒体信息检索中，需要将多媒体数据进行索引，以方便后续的搜索和检索。
常用的索引方法有关键字索引、内容索引和语义索引等。
关键字索引根据用户输入的关键词进行匹配，内容索引通过对多媒体数据进行特征提取和描述进行匹配，而语义索引则通过对多媒体数据进行语义分析和语义标注进行匹配。
3. 相似度计算：在进行多媒体信息检索时，需要对用户输入的查询信息与多媒体数据进行相似度计算，以确定哪些多媒体数据与查询结果最相似。
相似度计算可使用欧氏距离、余弦相似度或者相关性等方法进行。
4. 结果展示：多媒体信息检索的结果展示是为了方便用户浏览和选择。
通常，系统会根据相似度计算的结果，将检索到的多媒体数据按照相关性排序，并呈现给用户。
二、多媒体信息检索技术的使用方法了解了多媒体信息检索技术的基本原理后，下面将介绍如何使用这一技术进行相关任务。
1. 图像检索：在使用多媒体信息检索技术进行图像检索时，用户可以通过输入关键词或者上传一张图片进行查询。
系统会根据用户的查询信息，对图像库中的图像进行相似度计算，并返回与查询结果最相似的图像。
用户可以通过点击或滑动页面来浏览和选择检索结果，并获取相关的图像信息。
多媒体信息检索与分析算法研究
多媒体信息检索与分析算法研究随着互联网的发展和智能设备的普及，多媒体数据呈现爆炸式增长。
这些多媒体数据包括图像、视频、音频和文本等形式，其中蕴含着丰富的信息。
多媒体信息检索与分析算法的研究就是为了从这些海量数据中提取有用的信息，使我们能够更加高效地利用多媒体数据。
多媒体信息检索是指通过一系列的算法和技术，根据用户的需求从多媒体数据中提取出相关的信息。
这个过程涉及到多种技术，包括特征提取、相似度计算和索引建立等。
特征提取是指从原始多媒体数据中提取出可以代表其内容的特征，例如图像的颜色、纹理和形状等特征，视频的关键帧和运动信息，音频的频谱分布和声音特征等。
相似度计算是指根据提取的特征计算不同多媒体数据之间的相似度，以确定是否与用户查询相关。
索引建立是指根据特征和相似度计算结果构建索引结构，以加速查询过程。
通过这些技术的组合应用，我们能够实现对多媒体数据的高效检索。
多媒体信息分析是在多媒体数据的基础上进行深入挖掘和分析的过程。
多媒体信息分析涉及到多种技术，包括对象识别、事件检测和情感分析等。
对象识别是指通过算法和模型自动识别图像和视频中的对象，例如人脸、车辆、动物等。
事件检测是指根据多媒体数据中的运动和变化，检测和识别出特定的事件，例如交通事故、人群聚集等。
情感分析是指通过音频和文本等多媒体数据，分析其中的情感倾向和情绪状态，例如判断一段音乐的快乐程度或者一篇文本的情绪色彩等。
通过这些多媒体信息分析的技术，我们能够对多媒体数据进行更加深入和全面的理解和挖掘。
为了实现对多媒体信息的高效检索和深入分析，研究人员提出了多种算法和方法。
其中，基于内容的检索算法是最常用的一种。
这类算法主要通过提取和比较多媒体数据的内容特征来实现检索和分类。
例如，在图像检索中，可以通过计算图像的颜色直方图、纹理特征和形状描述符等来进行比较和匹配。
另外，基于语义的检索算法也被广泛研究和应用。
这类算法主要通过语义理解和语义表示来实现多媒体数据的检索和分析。
多媒体信息检索技术
精选ppt
颜色特征——颜色矩
❖ 这种方法的数学基础在于图像中的任何颜色分布均可用他 的矩来表示。由于颜色分布信息主要集中在低阶矩中，所 以只采用颜色的一阶矩、二阶矩和三阶矩就可以表达图像 的颜色分布。与颜色直方图比较，该方法的一个好处就是 无需对于特征进行量化。设pij是图像中第j个像素的第i个 颜色分量，则该颜色分量上矩的计算如下：
2
精选ppt
多媒体检索的 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。
❖ (2) 直接从内容中提取信息线索：CBR直接对文本、图像、视频、 音频进行分析，从中抽取内容特征，然后利用这些内容特征建立索引 并进行检索。
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颜色特征——颜色聚合向量
❖ 针对颜色直方图和颜色矩无法表达图像色彩的空 间位置的缺点，Pass提出了图像的颜色聚合向量 （color coherence vector）。它是颜色直 方图的一种演变，其核心思想是将属于直方图每 一个bin的像素进行分为两部分：如果该bin内的 某些像素所占据的连续区域的面积大于给定的阈 值，则该区域内的像素作为聚合像素，否则作为 非聚合像素。由于包含了颜色分布的空间信息， 颜色聚合向量相比颜色直方图可以达到更好的检 索效果。
u i
1 N
N j 1
p ij
i
(1 N
N
( p ij u i ) 2 ) 1 / 2
j 1
s i
(1 N
N
( p ij u i ) 3 ) 1 / 3
j 1
❖ 图像的颜色矩一共有九个分量，每个颜色通道均有三个低
多媒体信息检索的原理
多媒体信息检索的原理：从索引到检索
多媒体信息检索是指利用计算机技术和算法，从大量的多媒体数
据中查找用户需要的内容，以满足用户检索需求。
其核心原理是建立
索引和实现检索。
多媒体信息检索的数据来源包括图片、视频、音频等形式，常见
的检索方式有文本检索、基于视觉特征的图像检索、基于音频特征的
音频检索等。
在建立索引时，需要将多媒体数据进行分析，抽取出其中的关键
特征，如图片中的色彩、视觉构成、纹理等，音频中的频率、时域波
形等。
这些特征经过编码和存储后，就可以组成索引，以方便高效地
进行检索。
而在实现检索时，用户输入检索关键词或上传查询图片、音频等，并通过算法将其转换为向量表达。
然后计算其与索引中每个多媒体数
据的相似度，按相似度排序并返回排名前几的结果。
综上所述，多媒体信息检索是一项涉及多个技术领域的复杂任务。
建立索引和实现检索的关键是对多媒体数据进行有效的特征提取和编码，并且需要不断优化算法和模型以提高检索精度和效率。
多媒体信息检索技术研究
多媒体信息检索技术研究随着互联网的快速发展，人们获取信息的方式变得更加多样化和便利化。
在这个大数据时代，多媒体信息检索技术成为了信息检索领域中的重要研究方向之一。
多媒体信息检索技术是指利用计算机技术对多种形式的多媒体数据进行索引、存储、检索和呈现的过程，旨在帮助用户更快捷地获取所需的信息。
多媒体信息检索技术涉及的媒体类型包括文本、图像、音频、视频等，其研究内容主要包括多媒体数据的表示与编码、特征提取与相似度计算、检索模型与算法等方面。
在实际应用中，多媒体信息检索技术被广泛应用于网络搜索、数字图书馆、视频监控等领域，为用户提供了方便快捷的信息检索体验。
在多媒体信息检索技术中，多媒体数据的表示与编码是一个关键问题。
不同类型的多媒体数据需要采用不同的表示方式，如文本数据可以采用词袋模型、TF-IDF模型等表示方式，图像数据可以通过颜色直方图、纹理特征等进行表示，音频数据可以通过梅尔频率倒谱系数等特征表示。
同时，为了提高多媒体数据的检索效率，需要对数据进行有效的编码，以便快速检索和匹配。
特征提取与相似度计算是多媒体信息检索技术中的另一个重要问题。
特征提取是指从原始多媒体数据中提取出有意义的特征，用于描述和表示数据的内容特征，如图像数据中的边缘特征、颜色特征等，音频数据中的时域特征、频域特征等。
而相似度计算则是衡量多媒体数据之间相似程度的方法，常用的方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
通过有效的特征提取和相似度计算，可以提高多媒体数据的检索精度和效率。
检索模型与算法是多媒体信息检索技术中的核心部分。
常见的多媒体信息检索模型包括基于内容的检索模型、基于语义的检索模型、基于用户反馈的检索模型等。
基于内容的检索模型是根据多媒体数据的内容特征进行检索，适用于无法提供明确检索词语的情况；基于语义的检索模型则是通过对多媒体数据进行语义理解和语义匹配来实现检索，可以更好地满足用户的需求。
同时，基于用户反馈的检索模型可以通过用户的反馈信息来动态调整检索结果，提高检索的准确性和个性化。
多媒体信息检索和分类技术研究
多媒体信息检索和分类技术研究一、引言随着数字化信息时代的到来，信息爆炸的现象越来越严重。
如何有效地管理和利用这些信息资源，一直是各个领域面临的难题。
多媒体信息检索和分类技术是处理大规模多媒体数据的关键技术之一，具有广泛应用前景。
本文将对多媒体信息检索和分类技术进行研究和总结。
二、多媒体信息检索技术多媒体信息检索是指通过用户的查询需求，在海量的多媒体信息中找到与之相关的内容。
其基本流程包括：用户查询、索引构建、相似性匹配和结果排序等。
目前，多媒体信息检索技术主要有以下几种：1.文本检索技术利用关键词或查询语句，对多媒体素材中的文本信息进行检索。
该方法简单、易用、可靠，但无法处理非文本信息。
2.视觉检索技术利用图像或视频的视觉特征进行检索，如颜色、形状、纹理、物体等。
该方法可以处理多媒体数据中的视觉信息，但难以处理非视觉信息。
3.语音检索技术利用声音或语音的声学特征进行检索，如频谱、声调、语速等。
该方法适用于音频和视频数据中的语音。
4.多模态检索技术多模态检索技术将多种检索技术进行融合，实现多种信息的联合检索。
该方法能够充分利用多媒体数据中的不同信息，提高检索效果。
三、多媒体信息分类技术多媒体信息分类是指对多媒体数据进行分门别类，建立分类体系，并将数据自动分类到相应的类别中。
其主要有以下几种技术：1.基于数据挖掘的分类技术数据挖掘技术可以自动发掘数据集中的规律和模式，对多媒体信息进行分类。
2.机器学习分类技术机器学习可以通过训练样本自动学习分类器，并对多媒体信息进行分类。
3.基于特征提取的分类技术特征提取技术可以通过对多媒体数据进行特征提取，转化为可供分类器处理的特征向量。
4.基于知识表示的分类技术知识表示技术将各种知识加工表示为形式化的逻辑结构，实现对多媒体信息的自动分类。
四、多媒体信息检索和分类应用多媒体信息检索和分类技术在生活和工作中应用广泛，如图像搜索引擎、音乐分类、视频内容审核、社交网络搜索等。
信息检索多媒体技术基础
– 信息用户的需求和信息集合的比较与选择，即匹配过 程。
宁波大学 Ningbo University
信息检索技术的发展
第7章 信息检索 + 第8章 多媒体技术基础 信息科学与工程学院
• 目录编制 索引
• 随着计算机技术的发展，索引技术的发展为快速 的信息检索提供了前提条件
• 网络信息检索工具
宁波大学 Ningbo University
第7章 信息检索 + 第8章 多媒体技术基础 信息科学与工程学院
• 人工智能与信息检索
– 自然语言理解 – 机器翻译 – 模式识别 – 专家系统
宁波大学 Ningbo University
Internet搜索技能
第7章 信息检索 + 第8章 多媒体技术基础 信息科学与工程学院
• 多媒体信息的分类
– 文本text – 图形Graphics和图像Image – 音频Audio – 视频Video – 动画Animation
宁波大学 Ningbo University
第7章 信息检索 + 第8章 多媒体技术基础 信息科学与工程学院
• 多媒体的应用
– 多媒体通信：视频点播VOD、视频会议 – 多媒体教育与教学：远程教学、交互式教学 – 商业：办公自动化、广告与演示…… – 新闻与电子出版社：电子书 – 家用多媒体：网络游戏、3D、网上购物 – 虚拟现实：电脑模拟系统
宁波大学 Ningbo University
第7章 信息检索 + 第8章 多媒体技术基础 信息科学与工程学院
中国期刊网数据库的使用
• 中国期刊网CNKI
宁波大学 Ningbo University
多媒体技术概述
多媒体信息检索中的内容理解与语义分析
多媒体信息检索中的内容理解与语义分析引言随着数字媒体的快速发展，人们日常生活中产生了大量的多媒体数据，其中包括文本、图像、音频和视频等形式的信息。
如何快速、准确地从这些大数据中检索到所需的信息成为了一个重要的研究方向。
在多媒体信息检索领域，内容理解和语义分析是两个至关重要的方面，它们可以提高检索结果的准确性和效率。
本文将从多媒体信息检索的角度出发，对内容理解和语义分析进行深入探讨。
一、多媒体信息检索概述多媒体信息检索旨在根据用户的查询需求，从大量的多媒体数据中检索到相关的信息。
与传统的文本检索相比，多媒体信息检索要求能够处理不同形式的数据，例如图像和视频等。
传统的检索方法主要依赖于文本索引和关键词匹配，但这种方法无法很好地处理多媒体数据的语义信息。
因此，内容理解和语义分析成为了多媒体信息检索中的重要研究方向。
二、内容理解在多媒体信息检索中的作用内容理解是指对多媒体数据中的内容进行深入理解和分析。
在多媒体信息检索中，内容理解起到了至关重要的作用。
传统的文本检索主要依赖于关键词匹配，但对于多媒体数据来说，仅仅依靠关键词是远远不够的。
内容理解可以从多个维度对多媒体数据进行分析，例如图像的特征提取、视频的物体识别和语音的语义理解等。
内容理解可以将多媒体数据转化为高级语义信息，从而更准确地满足用户的查询需求。
三、语义分析在多媒体信息检索中的应用语义分析是指根据数据的语义信息，对多媒体数据进行更深入的分析和处理。
在多媒体信息检索中，语义分析可以帮助系统理解用户的查询意图，并将其转化为对应的多媒体数据。
传统的方法主要依赖于关键词匹配，但这种方法无法很好地解决语义理解的问题。
语义分析可以通过对多媒体数据进行分析，提取出其中的语义信息，并将其与用户查询的语义进行匹配。
通过语义分析，可以提高检索结果的准确性和效率。
四、多媒体信息检索中的内容理解方法在多媒体信息检索中，内容理解是实现准确和高效检索的基础。
为了实现内容理解，研究者提出了一些有效的方法和技术。
多媒体信息检索与管理的研究与发展
多媒体信息检索与管理的研究与发展一、多媒体信息检索概述随着信息技术的不断发展和应用，数字化信息资源以及多媒体信息在网络中日益增多。
多媒体信息检索可以概括为从一个大量的计算机存储资源中获取到用户所需的准确的信息内容。
多媒体信息检索包含了文本、图像、声音、视频等多种类型的信息。
二、多媒体信息检索技术1. 文本检索技术文本检索技术是最为成熟的检索技术，它不仅应用广泛，而且被广泛研究。
文本检索技术以关键字检索为主要方法，使用逻辑运算完成搜索。
文本检索时，搜索引擎将关键字与被检索资料中的词汇对比，并排序，将最相关的信息展现给用户。
2. 图像检索技术图像检索技术是指利用图像内容特征及图像描述语言进行图像检索的技术。
图像检索有监督和无监督两种方法。
其中，有监督方法是指使用训练样本进行检索，而无监督方法是指根据相似度来进行检索。
3. 语音检索技术语音检索技术是指利用语音内容特征及语音描述语言来进行语音检索的技术。
语音检索分为两种方法：基于关键字的检索和基于内容的检索。
其中，基于关键字的检索重点是在语音信号中找到关键字，而基于内容的检索侧重于提取语音特征描述符。
4. 视频检索技术视频检索技术是指根据视频内容特征来进行视频检索的技术。
视频检索包含了图像检索与语音检索两种技术。
视频检索技术主要分为以下几种方法：基于关键字的检索、基于内容的检索、基于特征的检索、基于模板的检索和基于语义的检索。
三、多媒体信息管理技术1. 多媒体信息存储技术多媒体信息存储技术是指用于存储多媒体数据的技术，包括压缩算法和数据库管理系统等。
目前，最常用的压缩算法是JPEG和MPEG，数据库管理系统包括关系型数据库和面向对象数据库。
2. 多媒体信息检索技术多媒体信息检索技术包括用户查询语言、多媒体数据查询和检索引擎等。
用户查询通过输入所需信息的查询语言到检索引擎来检索和获取多媒体信息。
3. 图像信息管理技术图像信息管理技术是用于共享和利用图像数据的技术。
多媒体信息检索技术的研究与应用
多媒体信息检索技术的研究与应用多媒体信息检索技术（Multimedia Information Retrieval, MIR）是一种可以快速、准确地找到和获取各种类型多媒体信息的技术。
它是在计算机科学、人工智能、数字信号处理、音视频处理、统计学、图像学等学科交叉的基础上，综合应用于音视频、图像、文本等多媒体信息检索的一门技术。
本文将对多媒体信息检索技术进行详细介绍。
一、多媒体信息检索技术的发展随着数字化技术的不断发展，特别是物联网的趋势，多媒体信息的产生量和存储量在不断增加。
在这个背景下，多媒体信息检索技术应运而生。
多媒体信息检索技术的起源可以追溯到上世纪80年代，当时主要是以图像信息检索技术为主。
随着计算机技术和算法的不断发展，多媒体信息检索技术得到了快速的发展。
到了21世纪，随着云计算、大数据等技术的不断涌现，多媒体信息检索技术也获得了长足的发展。
尤其是在智能手机、平板电脑等移动设备的出现，让用户更加方便地获取多媒体信息，加速了多媒体信息检索技术的普及和应用。
二、多媒体信息检索技术的研究内容多媒体信息检索技术研究内容十分丰富，可以从以下几个方面来进行分类：1. 多媒体信息的语义理解与表示语义理解与表示是多媒体信息检索技术的核心问题。
语义理解的研究是为了让计算机能够自动理解多媒体信息，对多媒体信息的了解程度和利用效率有着决定性影响。
语义表示可以将多媒体信息进行形式化的描述和表达，是进行信息匹配和检索的基础。
2. 特征提取和表示在多媒体信息检索中，需要根据多媒体数据的不同特征来提取和表示多媒体信息。
例如，语音信号可以用MFCC（Mel-Frequency Cepstrum Coefficients）系数进行表示，图像可以采用SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）进行描述。
这些特征的提取和表示是多媒体信息检索的重要前置工作。
3. 多媒体信息检索技术算法多媒体信息检索技术的基础是算法的研究。
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基于内容的多媒体信息检索系统体系结构
视频
帧 ：数字视频利用人的眼睛的视觉暂留原理，将
一系列顺序排列的静态画面连续播放，从而产生 动态效果，其中的每一个画面就是该视频文件的 一帧。 全运动播放：播放速度在30帧／s以上，播放的 效果才不会感到跳跃和闪烁，这样的播放速度即 所谓全运动播放。 全屏幕播放：视频的播放满足画面大小为640 x 480以上、颜色在256色以上，即可以在整个显示 器屏禁区域播放，而不仅仅是在一个小窗口播放， 即为全屏幕播放。
视频搜索引擎
Google视频搜索
/videohp?hl=zhCN 视频搜索/ SoSo视频搜索/音乐搜索引擎
搜刮网（ http:// ）
音乐方面的专业共享网站
九天音乐网（）
基于内容的多媒体信息检索
基于内容特征的信息检索技术（Content Based Retrieval,简称CBR），
是一种新的检索技术，是对多媒体对象的内容及上下文语义环境进行 检索 原理：提取特征并进行量化，表示成向量空间，建立索引库，将用户 提问转化成向量，并与已有信息的向量空间进行相似度匹配计算。 常用多媒体文件特征： ①图像：颜色、纹理及时空关系等 ②视频：对象运动特征、颜色和光线变化等 ③音频：时域、频域、时频、短时帧和音频特征等 普及程度：局限在较小的数据集合上，大多只是实验室研究成果 优势：源于多媒体内容本身的特征信息，具有客观性 劣势：①复杂度高 ②语言鸿沟 ③选取好的特征的难度大、特征的量化、建模、建立向量空间 复杂。
文字搜索引擎不同的是，查到的最终结果，不是文字形式 的类目名、网站名和网页内容，而是一幅幅缩微图片，以 及与图片相关的介绍和地址链接。 Googl8/) Lycos (/) Alltheweb图像搜索(/)
图片文件的格式类型
位图：是由许多个像素点组成的图片，相应的图片文件记
录了图形或图像的每一个像素点的位置及代表该像素颜色 的数值等信息。根据有无压缩或压缩的方法等，该类型的 图片文件又分为许多种格式，如：.bmp图 、.tif图 、.gif 图 、.jpg图。 矢量图：是计算机通过数学运算而产生的图形，而不是像 位图那样逐点描述的，因此，该图形所占容量很小，而且 它的显示效果不受大小或显示器分辨率的影响。 矢量图的文件格式视生成它的软件的不同而不同。矢量图 形格式也很多，如Adobe Illustrator的*.AI、*.EPS和 SVG、AutoCAD的*.dwg和dxf、Corel DRAW的*.cdr、 windows标准图元文件*.wmf和增强型图元文件*.emf等 等。
多媒体数据模型
P297
扩充关系模型：关系数据库中存储了多媒
体对象的位置信息，如关键词、 文本标题、 数据的存储路径及名称等描述信息 面向对象的数据模型： OODB，利用 ODQL语言实现数据库的查询，在SQL功 能的基础之上增加了适合基于内容检索的 机制，如复杂的信息建模能力。 超媒体数据模型
型和应用对象都不同、处理方式也不同。 多媒体数据库存储和处理复杂对象，其存储技术 需要增加新的功能，如数据压缩和解压。 多媒体数据库面向应用，没有单一的数据模型适 应所有情况 多媒体数据库强调媒体独立性 多媒体数据库强调对象的物理表现和交互方式， 强调最终用户界面的灵活性和多样性。 多媒体数据库具有更强的对象访问手段。
数字视频文件格式
多媒体应用中使用的动画文件主要有GIF、AVI、
SWF等等。 GIF文件：可保存单帧或多帧图像，支持循环播 放。GIF文件小，是网络唯一支持的动画图形格 式，在因特网上非常流行。GIF与JPG的区别在 于它支持透明格式，虽然图像压缩比不及JPG文 件，但是具有更快的传送速度。 SWF文件：是Macromedia公司的Flash动画文件 格式，需要用专门的播放器才能播放，所占内存 空间小，在网页上使用广泛。
多媒体信息检索的流程
主要工作流程： 内容获取、内容描述、内容操作 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，来支持用户对内容的操作。 内容获取通过各种内容分析和处理，而获得媒体 内容的过程，它包括信息分割、特征提取两个部 分。 信息分割分成图像分割与视频分割。 内容获取核心是特征提取。特征提取就是提取内 容显著的特征和人的视觉、听觉方面的感知特征 来表示媒体和媒体对象的性质，特征提取有自动 特征提取和人工交互或提取两种方式。
多媒体信息检索
南京中医药大学 文献检索教研室
教学内容
多媒体信息检索基础知识
多媒体信息检索的方式 多媒体信息检索的分类检索
概述
多媒体：把不同的但相互关联的媒体集成在一起
而产生的一种存储、传播和表现信息的载体，通 常包括文本、音频、图形、图像、动画和视频。 多媒体信息：是各种媒体的组合体，即将音频、 视频、图像和计算机技术、通信技术集成到同一 数字环境中，以协同表示更丰富和复杂的信息。 多媒体信息检索：是多媒体信息的特征元数据提 取、索引建库，相似度匹配运算，识别和返回用 户所需信息，通过与用户之间的反馈，不断优化、 调整显示结果的过程。
普通搜索引擎
搜索图片、图像 – 格式：image:文件名 – 功能：检索含有指定文件名图像的所有网页。 搜索多媒体信息 – 格式：media: text – 功能：检索文件的名字中含有指定文字的多媒 体信息
图像搜索引擎
图像搜索引擎是专门用来搜索图形图像的搜索引擎。它与
多媒体信息的特点
数据量庞大
数据类型繁多 相关性强，同步性高
动态性强
多媒体信息的分类
按作用于人体感官形式划分
– – – – –
– – – – –
视觉类媒体：点阵图像、矢量图形、动画、视频、符号和文字等 听觉类媒体：波形声音、语音和音乐等 触觉类媒体：环境媒体，如皮肤感觉的温度、湿度 活动媒体 抽象事实媒体
声音
波形音频：是从真实的声音录制并数字化后而得到的一种声音文件，
这样的一个过程称为声音采样。采样频率越高，录制的声音效果就越 好，需要花费的代价是声音文件需要的存储空间加大了。波形音频文 件常见的格式有： Wave文件（*.wav） 、MPEG音频文件（.mp1 ／.mp2／.mp3）、RealAudio文件(ra／.rm／.ram) 、WMA（.wma） 格式 。 MIDI是乐器数字接口（Musical Instuments Digital Interface）的英 文缩写，是数字音乐／电子合成乐器的统一的国际标准。 MIDI音乐是利用电子合成技术来模拟各种乐器音效的方法生成，它并 不对声音进行采样和量化，记录的也不是声音本身，它只是像记录乐 谱一样将每个音符记录为一个类似乐谱符号的数字，并且规定了各种 音调的混合发音，最后通过合成器将这些数字转化为对应的音效进而 组合成为音乐播出。 MIDI文件的数据量要比波形音频文件小得多，可用于满足播放较长时 间的音乐需要。 MIDI音乐毕竟是电子合成模拟的，其声音效果远不如真实乐器的效果， 而且回放的质量受声卡的影响比较大。
数字视频文件格式
AVI：Video for Windows所使用的文件称为音频-视频交错文件
பைடு நூலகம்
（Audio-Video Interleaved），文件扩展名为AVI。AVI格式的文件 将视频信号和音频信号混合交错地存储在一起，是一种不需要专门硬 件参与就可以实现大量视频压缩的视频文件格式。在各种多媒体演示 系统中被广泛应用。 AVI文件使用的压缩方法有好几种，主要使用有损压缩，压缩比高。 MOV文件：MOV文件格式是Quick for Windows视频处理软件所选 用的视频文件格式，与AVI文件格式相同，MOV文件也采用Intel公 司的Indeo视频有损压缩技术以及视频信息与音频信息混排技术，一 般认为，MOV文件的图像质量较AVI格式好。它是Macintosh计算机 用的视频文件格式。 MPG文件格式：PC机上的全屏幕活动视频的标准文件为MPG格式文 件，也称为系统文件或隔行数据流。 DAT文件格式：DAT是Video CD或Karaoke CD（卡拉 OK）数据文 件的扩展名，也是基于MPEG压缩方法的一种文件格式。 DIR文件格式：DIR是Macromedia公司使用的Director多媒体中搜Mp3搜索 / 搜狗音乐搜索 / 爱问音乐搜索引擎 /
感觉媒体 表示媒体 表现媒体 存储媒体 传输媒体
按照国际电信联盟ITU-T 建议划分
重点讨论的是感觉媒体和表示媒体，即声音、图形、图像、
文字、视频和动画等
图形与图像
图形与图像文件通常混称为图片文件。 特性
• ①分辨率 ：图片文件都要在计算机的显示器屏幕上
显示出来，显示器是用均匀排列的像素来显示画面的， 因此文件也是由许多的像素来组成。一张图片其横行 的像素个数和竖列的像素个数便决定了该图片的大小。 如800×600，1024×768 • ②颜色数：通常，图片颜色数的可能的取值有：2色 (这时图片只有黑白两色)、16色、256色、16位增强色 (共216即65536种颜色)、24仿真彩色(共224即 16777216种颜色)等。自然图片的颜色数越多，图片的 视觉效果就越好。
多媒体数据库
是多媒体技术与数据库相结合产生的一种
新型数据库。 常包括图像数据库、视频数据库和音频数 据库 构造方法
– 在关系数据库的基础上构造多媒体数据库 – 在面向对象数据库的基础上构造多媒体数据库 – 分布式超媒体数据库
多媒体数据库与传统数据库的区别
处理的数据对象、数据类型、数据结构、数据模
多媒体信息检索的方式
基于文本方式的多媒体信息检索
基于内容的多媒体信息检索
基于文本方式的多媒体信息检索
首先对多媒体进行人工分析并抽取反映该多媒体
物理性和内容特征的关键词,然后对这些关键词进 行文字著录或标引,建立类似于文本文献的标引著 录数据库,从而将对多媒体信息检索转变成对上述 关键词的检索。 普及程度：是现行网络检索系统中的主流方式。 检索方式：信息分类、扩展名、关键词 优势：实现原理相对简单，技术成熟 劣势：具有主观性，仁者见仁、智者见智；多媒 体信息的多维性，人工描述难以穷尽