第七章-多媒体信息检索
多媒体信息检索
课程报告：多媒体信息检索2004年10月王扉目录1 绪论 (1)1.1 内容索引 (2)1.2 内容查询 (4)1.3 内容匹配 (6)2 图像检索 (8)2.1 图像特征提取 (8)2.2 相关反馈 (12)3 音频检索 (14)3.1 音频特征提取 (14)3.2 音频分割和识别 (17)4 视频检索 (22)4.1 运动分析 (22)4.2 视频结构化 (24)4.3 视频语义分析 (26)5 关于多媒体信息检索的讨论 (29)参考文献 (31)1 绪论按照Amarnath Gupta和Ramesh Jain的说法[1]，“信息检索”一词最早是在1951年由Calvin Moores提出的，用来描述预期的信息用户能够把对信息的请求转化为一个参考集合的过程。
随着科学技术的进步，特别是多媒体数字化技术的发展和推广，存储成本的降低，网络传输带宽的增长，计算机处理速度的提高，以及高性能计算环境的普及化，现代信息检索所处理的对象和规模都有了很大的变化。
包含各种类型数据如文本、图像、音频、视频等的多媒体信息，飞速膨胀逐渐成为信息的主流，并对人们的生活和社会的发展产生了重要的影响。
多媒体信息有其特点，一方面它的信息量很大，百闻不如一见，一图值千言都说明了这个事实，另一方面它的抽象和结构化程度较低，不利于进行有效的管理。
在许多领域由于数据增长过快而处理能力不足，大量的多媒体信息沉积下来成为废物。
例如，在体育方面，NBA每年组织近2000场比赛，每场比赛录像长度约为48分钟，许多数据从接受下来后已沉睡了多年。
如何有效地利用多媒体信息中的相关内容已成为一个急需解决的问题。
图1 网络带宽使用的变化（数据来源：Inktomi USA）为了解决上述问题，多媒体信息检索（Multimedia Information Retrieval）的研究从上世纪末开始出现，逐渐成为信息技术一个新的重要研究内容。
它的目标是有效描述、存储、组织和查找用户所需的多媒体信息[2][3][4][5][6]。
多媒体信息检索技术的使用教程及其在搜索引擎中的应用
多媒体信息检索技术的使用教程及其在搜索引擎中的应用一、引言随着互联网的快速发展和大规模多媒体数据的爆炸式增长，多媒体信息检索技术变得越来越重要。
传统的文本检索已经不能满足用户对多元化信息的需求，因此，多媒体信息检索技术应运而生。
本文将介绍多媒体信息检索技术的基本原理和使用教程，并探讨其在搜索引擎中的应用。
二、多媒体信息检索技术基础1. 多媒体信息检索技术的定义多媒体信息检索技术是指通过对多媒体数据的内容和特征进行分析、处理和匹配，从海量的多媒体数据库中快速、准确地检索出用户感兴趣的信息。
多媒体信息检索技术包括图像检索、视频检索和音频检索等。
2. 多媒体信息检索技术的基本原理多媒体信息检索技术的基本原理包括特征提取、相似度计算和检索模型。
特征提取是指从多媒体数据中提取能够表征其内容和特征的信息，常用的特征包括颜色、纹理、形状、运动等。
相似度计算是指通过比较特征向量之间的距离或相似性来度量多媒体数据之间的相似度，常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度等。
检索模型是指用于解决多媒体信息检索问题的数学模型，常用的检索模型包括向量空间模型、概率模型、语义模型等。
三、多媒体信息检索技术的使用教程1. 数据预处理在进行多媒体信息检索之前，需要对多媒体数据进行预处理，包括格式转换、去噪、分割等。
对于图像，可以使用图像处理软件进行格式转换、降噪、边缘检测等操作。
对于视频和音频，可以使用专业的视频和音频处理软件进行格式转换、去噪、分割等操作。
2. 特征提取特征提取是多媒体信息检索的关键步骤之一，通过提取多媒体数据的特征，可以构建特征向量，用于表示多媒体数据。
常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理描述子、形状描述子等。
可以使用开源的图像处理库（如OpenCV）或机器学习库（如scikit-learn）来提取特征。
3. 相似度计算相似度计算是多媒体信息检索的核心步骤之一，通过计算多媒体数据之间的相似度，可以找到与查询相似的多媒体数据。
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。
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。
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。
多媒体信息检索与检测技术研究
多媒体信息检索与检测技术研究随着互联网的快速发展，大量的多媒体信息被创造和共享。
如何从海量的多媒体数据中快速且准确地检索到所需信息，成为了目前互联网和数字媒体领域一个重要的研究方向。
多媒体信息检索与检测技术的进步无疑将对用户的信息获取体验产生积极的影响。
本文将对多媒体信息检索和检测技术的研究内容、方法以及应用进行探讨。
多媒体信息检索是指通过计算机系统对包括图片、音频、视频等多种形式的媒体进行某种形式的搜索和筛选，从而找到用户所需的信息。
多媒体信息检索技术主要包括内容分析和语义理解两个方面。
在内容分析方面，研究人员利用计算机视觉、语音处理和自然语言处理等技术，对多媒体数据进行特征提取和表示。
对于图像和视频数据，研究人员通常会考虑颜色、纹理、形状和运动等特征。
对于音频数据，研究人员则可以提取音高、节奏、音乐特征等内容。
通过对多媒体数据的内容分析，可以将其转化为计算机能够理解和处理的数据形式。
在语义理解方面，研究人员通过深度学习等技术，将多媒体数据与语义信息进行关联。
通过训练模型，可以实现对多媒体数据的内容理解和意义理解。
例如，可以通过训练模型，将图像与相应的标签关联，实现图片内容的自动化标注。
此外，语义理解还可以实现对多媒体数据的语义检索和分类。
多媒体信息检测是指对多媒体数据中的非法、违规或有害内容进行自动化识别和检测的技术。
随着互联网的普及和信息化的发展，大量的非法信息、色情信息和虚假信息在网络中广泛存在，对用户的信息安全和网络环境造成了严重的威胁。
多媒体信息检测技术的发展对维护互联网环境、保护用户合法权益具有重要意义。
在多媒体信息检测方面，研究人员通常会利用计算机视觉、机器学习和模式识别等技术，对多媒体数据进行特征提取和分类。
对于图像和视频数据，可以通过对图像特征、纹理特征、颜色特征等的提取和分析，识别其中存在的非法和有害内容。
对于音频数据，可以通过对音频特征、频谱特征等的提取和分析，实现违规内容的识别。
多媒体信息检索与语义分析
多媒体信息检索与语义分析多媒体信息检索是指通过搜索引擎等技术手段在大规模的多媒体数据集中准确快速地找到与用户查询相关的信息。
而语义分析则是对多媒体数据进行深入理解与解读，以获取其中蕴含的语义信息。
本文将针对多媒体信息检索与语义分析这一主题展开讨论，并探索这一领域的应用和挑战。
一、多媒体信息检索技术随着互联网的迅猛发展和多媒体数据的爆炸增长，多媒体信息检索成为了亟待解决的问题。
传统的文本检索方法无法准确地处理多媒体数据，因此需要借助计算机视觉、自然语言处理、机器学习等技术对多媒体数据进行分析和挖掘。
1. 计算机视觉技术在多媒体信息检索中的应用计算机视觉是指计算机利用数字图像和视频进行感知、理解和解释的能力。
在多媒体信息检索中，计算机视觉技术被广泛应用于图像和视频的分析与理解。
通过图像特征提取、目标检测和图像内容理解等技术，可以实现对多媒体数据的精确定位和准确检索。
2. 自然语言处理技术在多媒体信息检索中的应用自然语言处理是研究计算机与人类自然语言交互的一门学科。
在多媒体信息检索中，自然语言处理技术主要应用于音频和文本数据的处理和解析。
通过分词、词性标注、命名实体识别等技术，可以实现对多媒体数据中的文本信息进行理解和检索。
3. 机器学习技术在多媒体信息检索中的应用机器学习是研究如何使计算机具备学习能力的一门学科。
在多媒体信息检索中，机器学习技术被广泛用于多媒体数据的分类、聚类和推荐等任务。
通过训练和优化模型，可以实现对多媒体数据的智能化处理和检索。
二、语义分析技术语义分析是对多媒体数据中的语义信息的理解和解读。
通过语义分析技术，可以将多媒体数据中的内容与用户的查询进行匹配，以实现更精准和智能的信息检索。
1. 实体识别与关系抽取实体识别是指在多媒体数据中自动识别出命名实体（如人名、地名、组织机构名等）。
通过实体识别，可以将多媒体数据中的命名实体与语义网络进行关联，进一步抽取出实体之间的关系。
2. 图像和视频内容理解图像和视频内容理解是指利用计算机视觉技术对图像和视频中的内容进行深入解读。
多媒体信息检索技术PPT课件
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形状特征 ❖ 一般来说，形状特征有两种表示方法，一种是
轮廓特征，一种是区域特征。前者适用于对形状 边界的描述，而后者则适用于表达形状包含的整 个区域。这两类形状特征的最典型方法分别是傅 立叶描述符（Fourier Descriptor）和形状无 关矩（Moment Invariants）。
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纹理特征——Tamura纹理特征
❖ 基于对纹理的视觉感知心理学研究，Tamura等 人提出了纹理特征的表达方法。Tamura纹理特 征的6个分量对应于心理学角度的纹理特征的6种 属性，分别是粗糙度（coarseness ）、对比度 （contrast）、方向度（directionality）、 线像度（linelikeness）、规整度 （regularity）、粗略度（roughness），其 中粗糙度、方向度和对比度在检索中最为重要。 在Tamura表示中的所有纹理性质都是有意义的， 与人的主观感受比较吻合，这使得Tamura纹理 表示在图象检索中非常具有吸引力，而且可提供 一个更有友好的用户界面。
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颜色特征——颜色直方图
❖ ，定义如下：
h(i)ni ,i0,1,,K N
❖ 其中ni为图像中颜色取值为i的像素个数，N为像 素总数，K为可能的颜色取值范围。 这样计算得到的颜色直方图就是一个K维的特征 向量。颜色直方图所描述的是不同色彩在整幅图 像中所占的比例，而并不关心每种色彩所处的空 间位置，所以特别适合描述那些不需要考虑特定 物体空间位置的图像内容。
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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
多媒体信息检索技术
多媒体信息检索技术在当今数字化的时代，多媒体信息如图片、音频、视频等的数量呈爆炸式增长。
如何从海量的多媒体数据中快速准确地找到我们所需的信息，成为了一个重要的问题。
多媒体信息检索技术应运而生，它就像是一位聪明的“信息导航员”，帮助我们在信息的海洋中找到目标。
多媒体信息检索技术的应用场景十分广泛。
比如，在医疗领域，医生可以通过检索医学图像库，快速找到与患者症状相似的病例图像，为诊断提供参考；在教育领域，学生和教师能够轻松搜索到相关的教学视频和资料，丰富学习和教学内容；在娱乐方面，我们可以根据自己的喜好，从庞大的音乐和电影库中筛选出心仪的作品。
多媒体信息检索的关键在于如何有效地表示和理解多媒体数据。
对于图像来说，传统的方法可能是基于颜色、纹理、形状等特征进行描述。
而现在，深度学习技术的发展使得图像可以通过更复杂、更高级的特征来表示，从而提高检索的准确性。
音频检索则可能依赖于声音的频率、振幅、节奏等特征。
对于视频，除了要考虑图像和音频的特征，还需要考虑时间维度上的信息，比如镜头切换、物体运动轨迹等。
为了实现多媒体信息检索，有多种技术和方法被采用。
基于文本的检索是其中较为常见的一种。
这种方法通常是先为多媒体数据添加相关的文本描述，比如给图片配上标题和标签，然后通过对这些文本进行关键词搜索来找到对应的多媒体内容。
然而，这种方法存在一定的局限性，因为文本描述可能不够准确或完整，而且对于大量没有文本描述的多媒体数据就无能为力了。
基于内容的检索则是直接对多媒体数据的内容进行分析和处理。
例如，在图像检索中，可以使用图像特征提取算法，提取出图像的颜色直方图、边缘特征等，然后通过计算这些特征的相似度来进行检索。
在音频检索中，通过提取音频的频谱特征、MFCC（Mel Frequency Cepstral Coefficients）等进行相似性度量。
这种方法的优点是不依赖于文本描述，能够更直接地反映多媒体数据的本质特征，但计算复杂度较高。
多媒体信息检索与推荐技术研究与应用
多媒体信息检索与推荐技术研究与应用随着互联网的迅猛发展和人们对多媒体信息的需求不断增加，多媒体信息检索与推荐技术的研究与应用变得尤为重要。
这项技术旨在提供高效准确的多媒体信息检索和推荐服务，让用户能够更好地从海量的多媒体数据中获取所需信息。
一、多媒体信息检索技术的研究与应用1. 多媒体信息检索的概念和挑战多媒体信息检索旨在通过使用图像、音频、视频等多种形式的数据进行检索。
与传统的文本信息不同，多媒体信息具有高维度、非结构化和语义丰富等特点，给信息检索带来了一些独特的挑战。
其中最大的挑战之一是如何有效地进行内容特征的提取，以实现准确的信息检索。
2. 多媒体信息检索的技术方法为了解决多媒体信息检索中的挑战，研究人员提出了许多技术方法。
其中常用的方法之一是基于内容的检索（Content-Based Retrieval，CBR）。
CBR方法利用多媒体数据本身的特征来寻找相似性，例如利用图像的颜色、纹理和形状特征来进行图像检索。
此外，还有基于标签的检索方法（Tag-Based Retrieval），它使用用户标注的关键词或标签来进行检索。
3. 多媒体信息检索技术的应用领域多媒体信息检索技术在许多领域中有着广泛的应用。
例如，在图像和视频搜索引擎、社交媒体分析、网络广告推荐和医学图像分析等领域都可以看到其应用。
通过多媒体信息检索技术，用户可以方便地从大量的多媒体数据中找到所需内容，提高工作效率和用户体验。
二、多媒体信息推荐技术的研究与应用1. 多媒体信息推荐的概念和挑战多媒体信息推荐旨在根据用户的兴趣和偏好，为其推荐相关的多媒体内容。
与传统的文本推荐不同，多媒体推荐需要考虑到多种形式的多媒体数据。
然而，多媒体数据之间的关联性和用户兴趣的多样性给推荐系统带来了一些挑战。
如何准确地理解用户的兴趣和推荐符合用户需求的多媒体内容是多媒体信息推荐中的关键问题。
2. 多媒体信息推荐的技术方法为了解决多媒体信息推荐中的挑战，研究人员提出了一些技术方法。
多媒体信息检索与推荐技术研究
多媒体信息检索与推荐技术研究随着互联网的日益发展和信息技术的普及，多媒体信息已经成为人们获取信息的主要来源之一。
因此，多媒体信息检索和推荐技术的重要性也不容忽视。
本文将探讨多媒体信息检索与推荐技术研究的相关问题，并结合一些实例进行详细阐述。
一、多媒体信息检索技术1. 基本概念多媒体信息检索技术是指根据用户需求，从庞大的多媒体信息库中，快速有效地找到用户所需要的信息的一种技术。
多媒体信息检索技术包括文本信息检索、音频信息检索、视频信息检索等多种形式。
其中，文本检索是最常见的一种形式，因为文本内容容易被搜索引擎抓取和索引。
而音频检索和视频检索则更具挑战性，因为音频和视频都是具有复杂结构和语义信息的多维信息。
2. 目前主流技术当前，多媒体信息检索技术主要采用文本、图像、音频、视频等形式的元数据进行索引和检索。
常见的多媒体信息检索技术包括基于关键词的检索、基于内容的检索、基于相似度的检索、基于推荐算法的检索等。
在具体应用中，结合不同的检索技术会产生不同效果。
基于关键词的检索是目前最为常见的一种检索方式，用户可以通过输入关键词，来搜索相关的多媒体信息。
例如，在电商网站中，用户输入“红色高跟鞋”，系统会返回相关的产品页面，其中包括商品的主要信息和图片等。
基于内容的检索则需要根据多媒体信息的语义和语法等特征进行匹配，以得到和用户需求最为相关的信息。
基于相似度的检索则是通过匹配用户输入参数和索引库中存储的多媒体信息的相似度来返回最为匹配的信息。
3. 挑战不同类型的多媒体信息具备复杂的结构和多样化的信息形态，这使得多媒体信息检索技术的研究和应用面临了许多挑战。
例如，语音信息检索中的语音识别和语义理解、视频检索技术中的物体识别和行为识别等都是研究的难点和热点。
二、多媒体信息推荐技术1. 基本概念多媒体信息推荐技术是指利用人工智能技术，分析用户的行为、兴趣、偏好等信息，为用户推荐相关的多媒体信息。
多媒体信息推荐技术不仅能提高用户的体验和满意度，还能帮助平台提高用户粘性和转化率。
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。
多媒体信息检索的相关技术及使用方法
多媒体信息检索的相关技术及使用方法随着互联网的迅速发展，多媒体信息的数量和种类呈现爆炸式增长。
面对海量的多媒体数据，如何高效地检索和获取有用的信息成为了亟待解决的问题。
多媒体信息检索（Multimedia Information Retrieval，MIR）是一种通过对多媒体数据进行分析和处理，实现用户需求与多媒体内容的匹配，从而实现有效检索的技术。
多媒体信息检索技术主要包括语义识别与理解、特征提取和相似度计算等。
首先，语义识别与理解是多媒体信息检索的基础。
由于多媒体数据的复杂性，传统基于关键词的检索方法已经无法满足用户的需求。
因此，研究者们开始关注如何实现对多媒体内容的深层次理解和语义识别。
深度学习技术在这一领域发挥了重要的作用，通过构建多层次的神经网络模型，可以从图像、视频和音频等多媒体数据中提取语义特征，从而实现对多媒体内容的准确描述和理解。
其次，特征提取是多媒体信息检索的关键环节。
针对不同类型的多媒体数据，需要选择合适的特征来表示其内容。
例如，在图像检索中，常用的特征包括颜色直方图、纹理特征和形状描述符等。
而在音频检索中，则主要关注音频的频谱特征和时域特征。
通过提取合适的特征，可以将多媒体数据转化为可计算和比较的数值表示，为后续的相似度计算和检索提供基础。
最后，相似度计算是多媒体信息检索的核心。
当用户提供查询条件时，需要将其与多媒体数据库中的内容进行比较，计算相似度得分，并返回最相关的结果。
计算相似度的方法有很多种，常用的包括余弦相似度、欧氏距离和汉明距离等。
这些方法可以根据数据类型和特征表示的不同进行选择，并通过不断优化和调整参数，提高检索结果的准确性和效率。
在实际的多媒体信息检索中，还可以采用用户反馈和个性化推荐等方法，进一步优化检索效果。
用户反馈指用户对检索结果进行评价和调整，通过分析用户的反馈信息，可以不断优化检索模型，提高检索结果的质量。
个性化推荐则是根据用户的兴趣和偏好进行定制化的推荐，为用户提供更加精准的检索结果。
多媒体信息检索与分析技术的研究与应用
多媒体信息检索与分析技术的研究与应用随着信息技术的不断发展，多媒体信息的规模与复杂度不断增加，如何快速、准确地检索与分析海量的多媒体信息数据，成为了一个重要的研究领域。
在这方面，多媒体信息检索与分析技术正逐渐成为一项关键技术，其广泛应用于互联网、社交媒体、文化遗产保护、医学影像分析等领域。
一、多媒体信息检索技术多媒体信息检索技术是指从音频、图像、视频等多媒体数据中检索相关信息的技术。
其研究的主要目标是帮助用户快速、准确地找到目标信息。
在检索技术中，利用基于内容的检索方法是一种常用的方法。
其基本原理是通过特征提取、特征表示、相似度计算等步骤，寻找目标信息与库中信息的匹配程度，并根据相似度对查询和库中信息进行排序，输出与查询信息最相近的一组结果。
以图像检索为例，常用的基于内容的图像检索方法包括：颜色直方图、纹理特征描述子、形状特征描述子等。
在检索过程中，首先将查询图像转换为合适的特征表示形式，然后计算与库中图像的相似度，并输出最相似的一组结果。
在实际应用中，基于内容的检索方法不仅可以用于单一媒体数据的检索，还可以用于多媒体数据的跨媒体检索。
二、多媒体信息分析技术多媒体信息分析技术是指从多媒体数据中提取有用信息的技术。
与传统的图像、音频、视频处理技术不同，多媒体信息分析技术更注重从用户感知角度出发，帮助用户快速、准确地理解多媒体数据中所包含的信息。
其研究的主要目标是提高多媒体数据的可理解性，构建更高效的多媒体检索工具。
以音频分析为例，常用的方法包括语音识别、音乐内容分析、声音事件识别等。
在语音识别中，常用的方法包括基于概率模型的隐马尔可夫模型（HMM）方法、基于深度学习的循环神经网络（RNN）方法等。
在音乐内容分析中，常用的方法包括基于频谱分析的方法、基于机器学习的数据驱动方法等。
在声音事件识别中，常用的方法包括基于卷积神经网络（CNN）的方法、基于非负矩阵分解（NMF）的方法等。
三、多媒体信息检索与分析技术的应用多媒体信息检索与分析技术的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：1.互联网搜索引擎随着互联网的普及，搜索引擎已经成为日常生活中必不可少的工具。
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。
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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。
按照国际电信联盟ITU-T 建议划分
– 感觉媒体 – 表示媒体 – 表现媒体 – 存储媒体 – 传输媒体
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
影像文件：主要指那些包含了实时的音频、视频 信息的多媒体文件，其多媒体信息通常来源于视 频输入设备，由于同时包含了大量的音频、视频 信息。 如AVI文件（.AVI ） 、QuickTime文件 （.MOV/.QT ）、MPEG文件 （.MPEG/.MPG/.DAT ）、RealVideo文件 （.RM ）。
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。
数字视频文件格式
动画文件：指由相互关联的若干帧静止图象所组 成的图象序列，这些静止图象连续播放便形成一 组动画，通常用来完成简单的动态过程演示；该 类型的图片文件又分为许多种格式，如：GIF文 件——.GIF。
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。
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 。
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 （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。
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。
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。
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。
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