1多媒体内容分析与检索介绍
多媒体信息检索中的内容分析与检索算法研究
多媒体信息检索中的内容分析与检索算法研究随着互联网和数字技术的快速发展，大量的多媒体信息被创造和存储。
然而，要从这个海量的信息中找到我们感兴趣的内容并实现高效的检索变得愈发具有挑战性。
为了解决这个问题，多媒体信息检索引入了内容分析和检索算法的研究。
在多媒体信息检索中，内容分析是必不可少的环节。
它通过自动化的方式从多媒体数据中提取出有用的特征信息，如图像的颜色、纹理和形状，音频的频谱和节奏等。
这些特征信息能够对多媒体数据进行描述和表征，为后续的检索算法提供基础。
内容分析在实际应用中具有广泛的应用，比如图像识别、音乐推荐和视频分类等。
在内容分析的基础上，多媒体信息检索还需要设计有效的检索算法。
检索算法能够根据用户的查询来匹配并排序多媒体数据，使得用户能够快速、准确地找到所需的信息。
在多媒体信息检索中，有许多经典的检索算法被广泛应用，比如向量空间模型、局部敏感哈希和协同过滤等。
向量空间模型是最常用的多媒体信息检索算法之一。
它通过将多媒体数据和查询都映射到向量空间中的向量，然后计算它们之间的相似度来实现检索。
在向量空间模型中，常用的相似度度量方法包括余弦相似度、欧氏距离和曼哈顿距离等。
向量空间模型不仅能够处理图像和音频等多媒体数据，还能够灵活地处理不同维度和类型的特征。
局部敏感哈希是一种高效的多媒体信息检索算法。
它通过将多媒体数据映射到哈希表中的桶中，实现对相似数据的聚类和索引。
局部敏感哈希在处理大规模数据时具有很高的检索效率，能够在无序数据集中快速找到相似的数据。
此外，局部敏感哈希还具有对特征的高维性和噪声的鲁棒性。
协同过滤是一种常用于推荐系统的多媒体信息检索算法。
它通过分析用户之间的相似性和项目之间的关联性来提供个性化的推荐服务。
协同过滤算法能够发现用户和项目之间的隐藏关系，从而为用户推荐他们可能感兴趣的内容。
实际中，协同过滤算法常用于电影推荐、音乐推荐和新闻推荐等。
除了上述经典的检索算法，近年来，一些新颖的算法也被引入到多媒体信息检索中，如深度学习和图像语义分割等。
基于信息融合的多媒体内容搜索
基于信息融合的多媒体内容搜索摘要：有效地按照基于信息融合的多媒体数据的特性搜索多媒体信息成为亟待解决的问题。
对当前多媒体内容搜索进行了深入的研究，并试图从多媒体内容分析及融合的角度加以解决。
关键词：信息融合；多媒体；搜索1 基于信息融合的多媒体内容搜索的概念由于基于文本的多媒体搜索所具有的局限性，人们开始研究基于内容的多媒体信息搜索(Multimedia Information Search)方法。
基于内容的多媒体信息搜索是指对多媒体从低层到高层进行处理、分析和理解，从而获取其内容并根据内容进行搜索。
与基于文本的多媒体搜索相比，基于内容的搜索能够直接对多媒体内容进行分析，因此大部分的特征提取工作可由计算机自动完成，从而大大节省了人力。
同时，由于许多低层特征直接来源于数据本身，因此它所反映的语义信息也就更客观更准确。
基于内容的多媒体信息搜索是新一代多媒体技术的核心课题，也是以后建立数字图书馆、智能信息查询系统、人机交互系统的关键技术，它在医学诊断、商品搜索、视频监督、个人图像/视频管理等领域有着广泛的应用。
多媒体内容分析和信息融合是基于内容的多媒体搜索的两个核心问题。
多媒体内容分析是指如何有效地描述和比较图像/视频中蕴含的丰富内容，比如颜色、纹理、形状、时间信息、人物、事件等。
多媒体内容分析是一个较为广泛的概念，它不仅包含了多媒体内容的特征提取问题，还涵盖了多媒体内容的相似性比较问题。
可以说，内容分析是基于内容的多媒体搜索的重中之重，它直接影响着搜索的质量。
由于计算机视觉领域发展的滞后，多媒体内容分析的发展已经到了一个瓶颈，在现有理论及技术的基础上很难有质的飞跃。
即便如此，我们仍然可以通过信息融合技术来融合现有的内容分析成果以提高多媒体搜索的质量。
信息融合是指依照一定的准则对来自不同信息源的信息进行综合分析以获得更高质量的信息。
信息融合的概念最早来源于多传感器融合领域，不同的信息源是指来自不同传感器的信息。
多媒体内容分析与检索技术研究与应用
多媒体内容分析与检索技术研究与应用随着互联网和移动设备的快速发展，多媒体数据的增长呈现爆炸性的趋势。
对于海量多媒体数据的有效管理和检索成为了一个严峻的挑战。
为了满足用户对多样化的多媒体信息的需求，研究者们提出了多媒体内容分析与检索技术，通过对多媒体内容进行自动化分析和索引，实现了高效的多媒体检索和浏览。
本文将对多媒体内容分析与检索技术进行详细研究和应用分析。
1. 多媒体内容分析多媒体内容分析是指对多媒体数据进行分析和识别，提取其中的特征和信息。
多媒体内容分析可以分为图像分析、音频分析和视频分析三个方面。
1.1 图像分析图像分析是对图像进行特征提取和图像内容识别的过程。
其中，常用的特征包括颜色、纹理、形状和边缘等。
图像内容识别可以识别图像中的物体、场景和文字等。
1.2 音频分析音频分析是对音频数据进行特征提取和音频内容识别的过程。
常用的特征包括频谱、声纹和音符等。
音频内容识别可以识别音频中的语音、音乐和环境声音等。
1.3 视频分析视频分析是对视频数据进行特征提取和视频内容识别的过程。
常用的特征包括运动特征、光流特征和空间中的位置信息等。
视频内容识别可以识别视频中的场景、动作和物体等。
2. 多媒体检索技术多媒体检索技术旨在实现对多媒体数据的快速、准确和有效的检索。
根据检索方式的不同，多媒体检索可以分为基于内容的检索和基于上下文的检索。
2.1 基于内容的检索基于内容的检索是通过对多媒体内容进行分析和索引，实现对多媒体数据的检索。
在基于内容的检索中，用户可以通过输入关键词、图像或音频等信息来检索多媒体数据。
系统会对输入信息进行特征提取和匹配，从而返回与输入信息相关的多媒体数据。
2.2 基于上下文的检索基于上下文的检索是通过分析用户的上下文信息，如时间、地点和用户行为等，来实现对多媒体数据的检索。
在基于上下文的检索中，系统会根据用户的当前情境和需求，推荐相关的多媒体数据。
3. 多媒体内容分析与检索技术的应用多媒体内容分析与检索技术在各个领域都有广泛的应用。
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。
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。
1多媒体内容分析与检索介绍
网上多媒体数据与现实的关系
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网上多媒体数据-事件结构化表示
结构化：怎么理解？？
群
语
体
义
智
学
能
习
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网上多媒体数据-事件结构化表示
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4. 多媒体技术简介
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多媒体技术简介
术语“多媒体”的理解 研究问题与技术 典型应用 多媒体技术的技术内涵
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术语 “multimedia”的理解
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多媒体应用之图片检索
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13
创意推动的多媒体产业
100多年前，福特公司的创始人亨利·福特先生到处跑去问 客户：“您需要一个什么样的更好的交通工具？”几乎所 有人的答案都是：“我要一匹更快的马”。
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创意推动的多媒体产业
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创意推动的多媒体产业
微博
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微信
创意推动的多媒体产业
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创意推动的多媒体产业
，年轻人通过非常重要的信息网络联络彼此，24小时不间断！在过去，如果你想组织 一场抗议游行，必须到不同的地方，像大学、研究所这类地方散播信息。但是，之后 ，脸谱消除了这些障碍，在脸谱上，人们都是彼此的朋友。这样，如果你有2000个朋 友，我有2000个朋友，这2000个朋友各有2000个朋友，这样信息就非常非常迅速地传 播了。
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术语 “multimedia”的理解
Media can be classified with respect to different criteria
Perception
How do human perceive information in a computer environment?
多媒体信息处理与分析技术研究
多媒体信息处理与分析技术研究随着信息技术的飞速发展和多媒体数据的大量产生，对多媒体信息处理与分析技术的研究日益重要。
多媒体信息处理与分析技术是指通过对多媒体数据进行特征提取、数据挖掘、模式识别等技术手段的研究和应用，以实现对多媒体信息的理解、检索、分类、分析等目的。
本文将介绍多媒体信息处理与分析技术的研究现状和应用领域，并探讨未来的发展趋势。
一、多媒体信息处理的研究现状1.特征提取技术多媒体信息处理的第一步是对多媒体数据进行特征提取。
常见的多媒体特征包括颜色、纹理、形状、运动等。
目前，研究人员提出了许多基于统计学、机器学习等方法的特征提取算法，如主成分分析（PCA）、局部二值模式（LBP）、深度卷积神经网络（CNN）等。
这些算法可以从多个角度对多媒体数据进行全面的特征提取，为后续的处理和分析打下基础。
2.数据挖掘与知识发现多媒体信息处理与分析的关键在于如何从海量的数据中提取有价值的信息。
数据挖掘技术通过自动发现数据中的模式、规律和关联，可实现对多媒体数据的知识发现。
常用的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、聚类分析、分类算法等。
通过数据挖掘技术，可以发现多媒体数据中隐藏的关系和规律，为进一步的分析和应用提供依据。
3.模式识别与分类技术多媒体信息处理与分析的重要任务之一是对多媒体数据进行分类和识别。
模式识别技术通过建立数学或统计模型，实现对多媒体数据的自动分类和识别。
常见的模式识别方法包括支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯分类器、人工神经网络等。
这些算法可以从特征向量中学习出分类模型，并对未知样本进行自动分类，实现对多媒体数据的智能化处理。
二、多媒体信息处理与分析的应用领域1.多媒体检索与推荐多媒体信息处理与分析技术在多媒体检索和推荐系统中发挥着重要作用。
通过对多媒体数据进行特征提取和相似度计算，可以实现对多媒体数据的高效检索。
同时，利用用户行为和兴趣模型，还可以实现个性化的多媒体推荐。
多媒体检索和推荐系统广泛应用于图像检索、音乐推荐、视频搜索等领域。
高效的多媒体内容分析与检索技术研究
高效的多媒体内容分析与检索技术研究多媒体内容的大规模生产和广泛传播已经成为现代社会的主要特征之一。
多媒体包括图像、音频、视频等形式，其数据量庞大且呈现多样化，给内容的分析和检索带来了巨大挑战。
然而，通过高效的多媒体内容分析与检索技术的研究，可以帮助用户更方便地获取所需信息，提高搜索引擎的排名和精度，从而提升用户体验。
一、多媒体内容分析技术研究多媒体内容分析是指对多媒体对象进行自动分析和理解，提取其中的有用信息和特征。
在这一过程中，研究人员需要解决以下关键问题：1. 特征提取与表示：多媒体内容通常需要转化为计算机可处理的形式。
对图像，可以通过提取视觉特征，如颜色、纹理、形状等，进行描述。
对音频，可以提取声音的频率、波形等特征。
对视频，可以提取图像序列的特征，并结合上下文进行分析。
好的特征表示方法可以提高后续的检索效果。
2. 内容理解和语义分析：多媒体内容的理解涉及到对内容的解释和语义标注。
例如，对于图像，可以识别图像中的物体、场景和人脸，并进行标注。
对于音频，可以识别语音的内容、音乐的风格等。
对于视频，可以识别视频中的动作和情绪。
通过深入理解内容，可以提供更加准确和个性化的搜索结果。
3. 多模态融合和异构数据处理：多媒体内容通常由不同的模态组成，如图像、音频和文本等。
多模态融合是指将不同模态的特征融合在一起，形成更全面和丰富的特征表示。
异构数据处理是指对不同类型的多媒体数据进行统一的处理和分析。
这些技术有助于充分利用不同模态之间的相关性，提高检索的准确性和效率。
二、多媒体内容检索技术研究多媒体内容检索是指通过用户输入的查询，从大规模的多媒体数据集中检索出与查询相关的内容。
在这一过程中，研究人员需要解决以下关键问题：1. 查询理解和表达：用户输入的查询通常是自然语言或者图像、音频等多媒体数据。
对于自然语言查询，需要进行语义解析和理解，将查询转化为可执行的操作。
对于图像、音频等多媒体查询，需要进行特征提取和表示，将查询转化为计算机可处理的形式。
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。
多媒体数据库技术
多媒体数据库技术多媒体数据库技术是一种存储和管理多媒体数据的技术，它能够有效地组织和检索各种类型的多媒体数据，如图像、音频、视频和文本等。
传统的关系数据库管理系统（RDBMS）很难有效地存储和检索大量的多媒体数据。
这是因为多媒体数据通常需要大量的存储空间，而且其特殊的数据类型和结构也要求数据库系统具备相应的处理能力。
因此，多媒体数据库技术应运而生。
多媒体数据库技术的核心是对多媒体数据进行特殊的存储和索引处理。
多媒体数据通常以二进制格式存储在数据库中，而不是传统的文本格式。
为了有效地存储和管理这些数据，多媒体数据库系统需要支持大容量存储设备和高速数据传输接口。
此外，多媒体数据库技术还需要提供一些特殊的索引和查询机制。
传统的关系数据库系统主要使用基于属性的索引和查询方法，对于多媒体数据来说并不适用。
因此，多媒体数据库系统需要使用专门的技术和算法，如内容描述语言（CDL）、相似性检索和内容分析等，来实现对多媒体数据的高效检索和查询。
多媒体数据库技术的应用范围非常广泛。
在娱乐和文化领域，多媒体数据库技术可以用于存储和管理电影、音乐、游戏和艺术作品等多媒体内容。
在医疗领域，多媒体数据库技术可以用于存储和分析医学影像数据，如X射线和核磁共振图像。
在教育和培训领域，多媒体数据库技术可以用于存储和传播教学资源，如教科书、课件和视频等。
然而，多媒体数据库技术也存在一些挑战和问题。
首先，多媒体数据的特殊性和复杂性使得对其进行存储和管理变得更加困难。
其次，多媒体数据通常需要大量的计算和存储资源，这对数据库系统的性能和可扩展性提出了更高的要求。
另外，多媒体数据的版权和隐私问题也需要得到妥善处理。
总之，多媒体数据库技术是一种强大的工具，能够有效地存储和管理各种类型的多媒体数据。
随着多媒体数据的不断增加和应用领域的不断扩大，多媒体数据库技术将发挥越来越重要的作用。
多媒体数据库技术的进步为我们带来了许多便利和创新。
在过去，多媒体数据的存储和管理主要依赖于物理介质，如磁带、光盘和硬盘等。
多媒体内容分析与检索技术研究
多媒体内容分析与检索技术研究随着互联网的快速发展，我们每天都会被大量的多媒体内容所包围，这些内容包括图片、视频、音频等。
然而，如何对这些海量的多媒体内容进行有效的分析和检索，成为了一个愈发重要的问题。
本文旨在讨论多媒体内容分析与检索技术的研究现状和未来发展方向。
一、多媒体内容分析技术多媒体内容分析技术主要包括图像处理、音频处理、视频处理等。
图像处理技术可以用于通过图像检索来寻找与目标相关的图像，这对于像谷歌图片搜索这样的搜索引擎来说是非常重要的。
音频处理技术可以用于将音频内容进行语音识别和情感识别等处理，这对于像语音助手这样的语音应用程序来说是至关重要的。
另外，在当前的互联网环境下，人工智能技术的飞速发展，为多媒体内容分析带来了更多的可能性。
例如，人工智能可以对图像进行图像识别，并自动提取图像中的关键信息；将音频转换为可搜索的文本，并对其中的情感进行分析。
而随着云计算技术的进步，这些多媒体内容分析技术将变得更加高效和可靠。
二、多媒体内容检索技术多媒体内容检索技术是针对多媒体内容搜索和筛选的技术。
当我们需要快速找到相关的多媒体内容时，就需要使用这些技术。
然而，在实际应用中，多媒体内容检索技术确实存在着几个挑战。
第一，不同人对同一图像、视频、音频等多媒体内容的理解和感知可能是不同的。
这使得需要更智能化的多媒体内容检索系统来理解人们搜索的目标意图。
第二，图像、视频和音频等多媒体内容的数据量巨大，这使得多媒体检索所需要的处理时间和计算量较大。
因此，如何快速和准确地从这些数据中检索出所需的内容，仍然是一个值得探讨的问题。
为了解决这些问题，研究者们近年来提出了许多多媒体内容检索技术，包括语义检索、视觉检索、深度学习等。
三、未来发展趋势未来，随着人工智能和云计算等技术的快速发展，多媒体内容分析与检索技术将会迎来更大的机遇和挑战。
在这个新时代里，多媒体内容分析和检索技术将重点涉及以下领域：1.大数据分析随着互联网上各种新型多媒体应用的不断涌现，海量的多媒体数据也随之产生。
多媒体数据中的内容分析与检索研究
知柏地黄汤联合氟化钠甘油糊剂治疗牙本质过敏症的临床观察杜义军;苑艳娟;苗向忠
【期刊名称】《河北中医》
【年(卷),期】2010(32)6
【摘要】@@ 牙齿感觉过敏症是牙齿在受到温度、化学物质及机械作用等刺激后引起的酸痛症状,其特点为发作迅速、疼痛尖锐、时间短暂.正常牙齿的牙本质至少有80%的小管有钙化物封闭,当牙本质外露或牙本质小管过多开放时会造成敏感症.2007-01-2009-06,我们采用知柏地黄汤配合氟化钠甘油糊剂治疗牙本质过敏症40例,并与单纯氟化钠甘油糊剂治疗40例对照观察,结果如下.
【总页数】2页(P856-857)
【作者】杜义军;苑艳娟;苗向忠
【作者单位】河北省石家庄市中医院口腔科,河北,石家庄,050051;河北省石家庄市中医院口腔科,河北,石家庄,050051;河北省石家庄市中医院口腔科,河北,石家
庄,050051
【正文语种】中文
【中图分类】R280.5;R781.315.8;R979.9;R988.2
【相关文献】
1.Prime & Bood NT 黏接剂及75％氟化钠甘油治疗牙本质过敏症的疗效对比观察
2.自酸蚀粘结剂与氟化钠甘油糊剂治疗牙本质过敏症的疗效观察
3.Gluma脱敏剂与氟化钠甘油在治疗活髓牙牙体预备中牙本质过敏症的对比研究
4.氟化钠与极固
宁联合治疗牙本质过敏症的临床观察5.自酸蚀黏结剂与氟化钠甘油糊剂治疗牙本质过敏临床观察
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基于内容的多媒体融合分析与检索
等 。由于 多媒体蕴含着丰富的内容， 使用单一的信息 音 频 和 视 频 双 模 态 特 征被 融 入 了 ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ Ｈ Ｍ Ｍ， ｓ ｕ －
源 进 行搜 索 很难 取 得理 想 的效 果 。为 此 ， 我 们 需要 寻 ｐ ｅ ｒ Ｈ Ｍ Ｍ 既代表 了视频、 音频交互所表征的完整语义，
于内容的检索能够直接对多媒体 内容进行分析， 因此
大部 分 的特 征 提取 工 作可 由计 算机 自动 完 成 ， 从 而大 显 ， 则 需 先 对 多 个 媒 体 所 表 示 的 内容 分 别 做 出 判 断， 作最 后 判 断 。在 这 种 方法 中把 大节 省 了人 力 。基 于 内容 的多媒 体 信息 检索 是 新一代 然 后 把判 断结合 起 来 ， 多媒 体 技术 的核心 课 题， 也是 建 立数 字 图 书馆 、智 能 多媒 体 各 个 媒 体 特 征 按 照 音 频 和 视 频 融 合 技 术将 音 信 息查 询 系统 、人 机 交 互系 统 的关 键技 术 ， 它 在 医 学 频 、视 频 和文 字 等 特 征 融 合至 隐马 尔 可 夫链 模 型 中，
这些 融合 技术 可 能混合 在一 起 。 层 到 高 层进 行 处理 、分析 和 理解 ， 从 而 获取 其 内容并 为 达到 最 大性 能 ，
根据 内容进 行检 索 。 与基 于文 本 的多媒 体检 索 相 比， 基
２ ． １多 媒体特 征 融合 当识 别 多媒 体 内容 时， 如 果 一个 媒 体特 征 不 很 明
早来源于多传感器融合领域， 不同的信息源是指来 自 列； 对 于 每 幅 视 频 图像 帧 ， 也用 Ｖ ｉ ｔ ｅ ｒ ｂ ｉ 算 法 计 算其 对
不 同传 感 器 的信息 。 而在 多媒 体 信 息融合 中， 不 同的信 应 ｖ ｉ ｄ ｅ ｏ Ｈ ＭＭ 的最 佳 状态 序 列 ； 得 到 的所 有 最佳 状 态 息源 是指 多媒 体 内容 描述 的不 同方 面 ，比如 多媒 体 的 序 列 当成 新 的特 征 向量 ， 去 训练 生成 一个 混 合 高斯 概 颜 色信息 、 文本信 息、 时间信息 、 高 层 概 念 关 联 信 息 率 密度 的隐 马尔 可夫 链 ， 称为 ｓ ｕ ｐ ｅ ｒ ＨＭＭ。这 样 ， 由于
多媒体内容分析与检索技术 ppt课件
跨文档综合（多媒体和文字信息）
➢ 方便浏览大量文档
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多媒体内容分析与检索技术
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多媒体内容分析与检索技术
➢ 关键问题：如何获得关键字标注？
➢ 方法1：手工标注
工作量巨大---不 方法2：自动标注
S p a t ia l se g m e n t d e c o m p o s it io n :
N o o v e r la p , g a p
S t ill r e g io n S R 2 : T e x t a n n o ta tio n C o lo r str u c tu r e
U sa g e u n f o r m a t io n : R ig h ts
C o lu m b ia U n iversity, A ll rig h ts reserved
7 0 4 x4 8 0 p ixels T ru e co lo r R G B h ttp :/ / w w w .a l e x & a n a .jp g
C o n te n t S tru ctu re
S t ill r e g io n S R 1 : C r e a tio n in f o r m a tio n T e x t a n n o ta tio n
向普通用户提供上载和分享平台 鼓励所有用户对上载的文档进行评论和标注
▪ 这些评论和标注是直接针对文档作出的
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多媒体内容分析与检索技术
➢ 需求难以用文字精确描述
➢ 非文字需求 ➢ 用户不愿意输入很多文字
➢ 用户需求不是特别具体
➢ 大多数人的想象力是不够丰富的 ➢ 系统提供的结果会极大地影响用户的需求 ➢ 需要浏览更多的文档才能发现需要的结果
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。
多媒体信息内容分析与检索技术研究
多媒体信息内容分析与检索技术研究随着互联网的迅猛发展，大量的多媒体信息不断涌入我们的生活中。
图像、音频和视频等多媒体形式已经成为我们与世界联系的重要方式之一，然而，如何高效地对这些多媒体信息进行内容分析与检索，一直是多媒体领域一项持久的研究课题。
多媒体信息分析与检索技术的发展源于对信息时代对多媒体信息处理的需求。
传统的文本搜索技术在处理多媒体信息时受到诸多限制，因此需要开发一种新的技术，使得人们可以从大量的多媒体数据中准确、高效地获取所需的信息。
多媒体信息内容分析与检索技术的研究内容涉及从多媒体数据中提取出关键特征，例如图像中的颜色、纹理和形状等特征；音频中的频谱特征、节奏和声音特征；视频中的动作、场景和对象等特征。
通过对这些特征的提取和分析，可以对多媒体信息进行自动识别、分类和标注等操作，为后续的检索工作奠定基础。
在多媒体信息内容分析方面，计算机视觉、图像处理、模式识别等领域的技术都扮演着重要的角色。
例如，计算机视觉技术可以通过对图像进行特征提取和匹配，实现对图像中物体的自动识别和分类。
图像处理技术可以对图像进行降噪、增强和压缩等操作，以提高图像处理的效果。
模式识别技术可以对多媒体数据进行分类和识别，帮助用户快速定位所需信息。
在多媒体信息检索方面，信息检索技术、数据挖掘和机器学习等技术都发挥着重要作用。
信息检索技术可以对用户的查询需求进行建模，并通过索引和排序等方法，从大量的多媒体数据中准确地检索出相关的信息。
数据挖掘技术可以通过对多媒体数据的分析和挖掘，发现其中的潜在模式和关联规则，进一步提高检索的效果。
机器学习技术可以通过对大量的多媒体数据进行训练和学习，建立模型来解决多媒体信息检索问题。
多媒体信息内容分析与检索技术的研究还面临一些挑战。
首先，多媒体信息中的语义信息难以准确提取。
例如，在图像特征提取中，如何将颜色、纹理和形状等特征与真实的语义信息相对应，仍然是一个亟待解决的问题。
其次，多媒体信息存在着大量的冗余和噪声，如何对这些干扰因素进行处理，对提高多媒体信息检索的准确性和效率至关重要。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
矿产
矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。
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助教：许震
中国科学院大学 计算机与控制学院 2015.3.16
目录
教学目的 参考书目 现实中的多媒体技术应用实例 多媒体技术简介 课程教授内容与方式 学习本课程的知识准备 成绩评定 建议与我的联系方式
2
教学目的
最基本目的是向对多媒体内容分析与检索技术领域感 兴趣的学生提供领域背景知识，培养研究技能与能力。
Representation How is the computer information coded?
Visual medium & auditory medium
Text,image,audio,video etc.
Presentation Storage
Through which medium is information delivered by the computer or introduced in it?
多媒体数字水印 (Multimedia Digital Watermarks）
，年轻人通过非常重要的信息网络联络彼此，24小时不间断！在过去，如果你想组织 一场抗议游行，必须到不同的地方，像大学、研究所这类地方散播信息。但是，之后 ，脸谱消除了这些障碍，在脸谱上，人们都是彼此的朋友。这样，如果你有2000个朋 友，我有2000个朋友，这2000个朋友各有2000个朋友，这样信息就非常非常迅速地传 播了。
12
多媒体应用之图片检索
13
13
创意推动的多媒体产业
100多年前，福特公司的创始人亨利·福特先生到处跑去问 客户：“您需要一个什么样的更好的交通工具？”几乎所 有人的答案都是：“我要一匹更快的马”。
14
创意推动的多媒体产业
15
创意推动的多媒体产业
微博
16
微信
创意推动的多媒体产业
17
创意推动的多媒体产业
多媒体技术有以下几个主要特点：
集成性 、控制性 、交互性 、非线性 、实时性 信息使用的方便性 信息结构的动态性 “多媒体是一部永远读不完的书”
37
研究问题与技术
多媒体数据压缩
例子 An uncompressed video conforming to the PAL
standard, 640*480 pixels/frame*3 bytes/pixels* 25 frames/s= 23,040000 bytes/s, half an hour of the video streams needs 41472, 000000 bytes
在互联网上，每一个账号，都像一个小小的媒体。发帖子比特之海。自媒体— —自我的小媒体，在近5亿网民、3亿微博的努力之下，焕发出巨大能 量：境内50余家微博客网站，每天更新帖文达2亿多条。
从郭美美的名牌手袋到故宫破碎的瓷盘，在进行舆论监督、反映社情 民意上，自媒体发挥着重要作用。据统计，在2010年舆情热度靠前的 50起重大舆情案例中，微博首发的有11起，占到了22%
29
网上多媒体数据与现实的关系
30
30
网上多媒体数据-事件结构化表示
结构化：怎么理解？？
群
语
体
义
智
学
能
习
31
31
网上多媒体数据-事件结构化表示
32
32
4. 多媒体技术简介
33
多媒体技术简介
术语“多媒体”的理解 研究问题与技术 典型应用 多媒体技术的技术内涵
34
术语 “multimedia”的理解
35
术语 “multimedia”的理解
Media can be classified with respect to different criteria
Perception
How do human perceive information in a computer environment?
Where will the information be stored
Paper,screen and speaker; Keyboard,mouse,camera ,microphone
Microfilm,floppy disk hard disk, CD-ROM
Transmission
Over what will the
网上多媒体数据
数字图像视频应用日益广泛，数据量大
安防 通讯
教育 娱乐
全 球 在 2010 年 正 式 进 入 ZB 时 代 ， 预 计 2020 年 达 35.2ZB （ 约 为 35.2×1012GB ） * ， 其 中图像视频数据占主导地位
100% 80% 60% 40% 20% 0%
56.3% 2008
Multimedia means, from the user’s perspective, that computer information can be represented through audio and/or video, in addition to text,image,graphics and animation.
展现目前该领域研究所取得的部分成就. 给有志于该 领域研究的研究生提供丰富的选题素材，为进入独立 研究阶段打下良好素质基础。
在掌握理论同时，训练查阅、阅读英文文献能力，利 用程序设计工具(c++,MATLAB)实现验证思想的能力。
3
参考书目
《网上多媒体信息分析 与检索》
庄越挺，潘云鹤，吴飞编著 清华大学出版社，2002.9
2011年上半年，我国微博用户数量从6311万 迅速增长到1.95亿，半年新增微博用户1.32亿 人，增长率高达208.9%（增长最快的应用） ，在网民中的使用率从13.8%提升到40.2%。
11
网上多媒体数据
2011年1月21发布第一个微信版本，2012年3 月底，微信用户突破1亿大关，2013年1月15 日，腾讯微信宣布已达到3亿用户，仅仅两年 的时间，微信成为了最热门的话题
4
参考书目
《基于内容的视觉信息 检索 》
章毓晋 著 科学出版社 ，2003.5
5
参考书目
《多媒体信息检索与管理 》
冯大淦，萧允治，张宏江 著 刘晓冬 译
清华大学出版社 ，2009.11
6
参考书目
经典的英文文献
Internet网 知之为知之，不知搜索之！
7
3.多媒体技术在现实中的应 用及影响
8
Coaxial cable,fiber optics,
information be transmitted? free air
36
术语 “multimedia”的理解
多媒体技术不是各种信息媒体的简单复合.它是一种把
文 本 (Text) 、 图 形 (Graphics) 、 图 像 (Images) 、 动 画 (Animation)和声音(Sound)等形式的信息结合在一起，并通过 计算机进行综合处理和控制，能支持完成一系列交互式操作的 信息技术.
也就是因为这个缘故，所以，在突尼斯政局突变之前，该国政府对当地新闻媒体严格 管制。然而短短几天内，网站上便出现了大量的用手机、相机及DV拍摄下的游行现场 画面，不少当地人承认，网络媒体在这场政局突变中起到了推波助澜的作用。
28
自媒体时代
自媒体时代是指以个人传播为主，以现代化、电子化手段，向不特定 的大多数或者特定的单个人传递规范性及非规范性信息的媒介时代， 人人都有麦克风，人人都是记者，人人都是新闻传播者。这种媒介基 础凭借其交互性、自主性的特征，使得新闻自由度显著提高，传媒生 态发生了前所未有的转变。
21
网络多媒体数据的影响
2011 伦敦骚乱
22
网络多媒体数据的影响
2011 伦敦骚乱
23
网络多媒体数据的影响
现实事件
2011.6.23 北京突降
暴雨
网络事件
新燕京七景：陶然碧波， 安华逐浪，白石水帘， 莲花洞庭，大望垂钓， 二环看海，机场观澜。
网络辟谣
24
社会影 响恶劣
24
网络多媒体数据的影响
Multimedia = multiple + medium ??? Medium is generally described as a means for
distribution and presentation of information. -for example, text, image, graphics, speech, music, video, ……
18
网络多媒体数据的影响
19
19
网络多媒体数据的影响
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20
网络多媒体数据的影响
网络促使政权更迭—突尼斯、埃及政变（茉莉花 革命）
青年自焚 维基解密
Facebook 等网络媒 体推波助
澜
群众游行 示威
政权 更迭
网络关键字
维基解密
21
Facebook 推特革命( Twitter revolution）
66.7% 2009
72.2% 2010
76.8% 2011
90.0% 2012
图像视频数据占网络数据比例
* 数据来源于2012年IDC数据报告
网上多媒体数据
每秒钟有数千张 图片被上传
图片
视频
文本
超过600万个视频 并且每个月增长20%
多媒体数据在人们的生产和生活中起到越来越重要的作用
10
10
网上多媒体数据
39
研究问题与技术
多媒体内容分析与检索
- 基于内容的图像索引与检索 - 基于内容的音频信息索引与检索 - 基于内容的视频信息索引与检索 - 面向多媒体信息检索的高维数据的索引 - 用户与系统的交互查询模型 - 多模式信息融合与检索