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多媒体信息检索技术PPT课件

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信息检索技术(讲授版)PPT课件

信息检索技术(讲授版)PPT课件

开始浏览，沿着专题链接层层查找，直至找到有关的内容为止。然后用“书签”
保存这个页面的URL，转向另一个分支。这种方法可以迅速获得较多的相关地
址，然后进行筛选。就使用引擎而言，国外专家也建议先用链接页面多、响应
时间快的引擎。
-
3
2.引文法(跟踪法)
文献之间的引证和被引证关系揭示了文献之间存在的某种内在 联系，引文法(也有称为跟踪法)就是利用文献后所附的参考文献、 相关书目、推荐文章和引文注释查找相关文献的方法。这些材料指 明了与用户需求最密切的文献线索，往往包含了相似的观点、思路、 方法，具有启发意义。
这里需要说明的是，在Windows 环境下，尤其是在中文数据库及网 站中，逻辑检索可以用算符将检索要求编成综合表达式向计算机一 次输入检索提问，也可以用窗口上的逻辑指令按钮（与、或、非） 进行分步组配提问和检索。
-
36
案例
-
37
布尔逻辑算符
布尔逻辑算符是规定检索词之间逻辑关系的算符，利用布
尔逻辑算符进行检索词或代码的逻辑组配，是计算机信息检索
例 2：《法国的邮电事业》的类号为“F635.65” ，“F63” 代表 世界各国 邮电事业，“565”为世界地区复分号，是法国的代号。 如主表类目没有注明依世界地区表复分时，则在世界地区复分号 上加国家区分号“（）”以示区别
例3：《上海市现代摄影作品集》是“J426.51”，“J426”代表现 代摄影作品集，“51”为中国地区复分号，指上海市。
-
5
另一种较为普遍的查法是由近及远地追溯，这样由一变十， 由十变百地获取更多相关文献，直到满足要求为止。这种方法适 合于历史研究或对背景资料的查询， 其缺点是越查材料越旧，追 溯得到的文献与现在的研究专题越来越疏远。因此，最好是选择 综述、评论和质量较高的专著作为起点，它们所附的参考文献筛 选严格，有时还附有评论。

第2章--信息检索PPT课件

第2章--信息检索PPT课件

经济
文化、科学、教育、体育 语言、文字 文学 艺术 历史、地理
S
T U V X Z
农业科学
工业技术 交通运输 航空、航天 环境科学、安全科学 综合性图书
《中国图书馆分类法》
中国图书馆分类法分类表共分22个大类，再分17个 二级目录，医药卫生属于R大类。 《中图法》采用汉语拼音字母和阿拉伯数字组成的 混合制号码作类目标识，用一个字母标记一个基本
的问题；
另一方面是特定原始文献的查找，即在查找特定
的文献线索后，找出原始文献的过程。
第一节 信息检索基础
一、信息检索概念
（二）信息检索的意义和作用 信息检索 有助于知识更新 ，有助于同学们扩大视野 ，了解和把握有关学科中出现的新思想、新观点与 新知识。掌握信息检索技术是快速、准确地获取和 利用最新信息的有效途径。 信息检索有助于科学研究，了解和把握有关学科的 起源和发展过程。 有助于独立自主地解决自己在学习、生活和工作中 所遇到的疑难问题。 是接受终身教育的必要手段。 节省时间，提高效率。
第二节 信息检索语言
二、检索语言的种类
（一）分类检索语言 分类检索语言又称分类法，是用分类号（字母、数 字或它们的组合）来表达各种概念的，并将各种概 念按学科性质进行分类和系统排列的信息检索语言。 它以树状结构的形式，按知识门类的逻辑次序反映事物 的从属、派生关系，构成具有上位类和下位类隶属、同 位类并列的概念等级体系。 能较好体现概念的族性关系，从学科专业的角度检索资 料，比较方便，扩大、缩小检索范围方便。
（一）按信息检索的对象划分
数据信息检索 利用数据库、工具书等以数值或数据为对象的检 索，也称为数值检索。检索包含分子式、分子量 、公式 、图表等特定数据的信息。

(网络信息检索)第10章多媒体信息检索

(网络信息检索)第10章多媒体信息检索
网络信息检索 第10章 多媒体信息检索
多媒体信息检索概述 多媒体信息检索技术 多媒体信息检索系统 多媒体信息检索的应用 多媒体信息检索的挑战与未来发展
目录
01
多媒体信息检索概述
多媒体信息检索是指利用计算机技术，对图像、音频、视频等多媒体数据进行索引、检索和分类的过程。
多媒体信息检索具有多样性、交互性和实时性等特点，能够提供更加丰富、直观和生动的信息检索体验。
利用计算机视觉技术，提取图像中的特征，如颜色、纹理、形状等，为后续的图像检索提供依据。
01
基于内容的图像检索
利用图像的颜色、纹理、形状等特征进行相似度匹配，实现图像检索。
02
基于语义的图像检索
通过图像中的语义信息，如物体、场景、人脸等，进行图像检索。
图像检索技术
基于语义的音频检索
通过音频中的语义信息，如语音、音乐、环境音等，进行音频检索。
基于语义的多媒体信息检索系统通过理解多媒体数据的语义信息进行检索。
总结词
该系统利用自然语言处理技术，对图像、视频和音频中的文字、标签等信息进行语义分析，建立语义索引，实现基于语义的多媒体信息检索。
详细描述
基于语义的多媒体信息检索系统
基于深度学习的多媒体信息检索系统利用深度神经网络进行特征提取和语义理解。
隐私保护
在多媒体信息检索过程中，涉及到用户上传的多媒体内容和个人信息，需要采取措施保护用户隐私。
要点一
要点二
信息安全
确保多媒体信息在存储、传输和处理过程中的安全，防止数据泄露和被非法获取。
隐私保护与信息安全问题
谢谢观看
03
sius,扰,扰ano,间的, but,osd切实
01
. unsubscribe

信息检索 ppt课件

信息检索 ppt课件

详细描述
社交网络信息检索技术主要针对社交网络中 海量、动态更新的信息进行处理和检索。特 点包括实时性、个性化和社会化等。同时， 也面临一些挑战，如信息过载、隐私保护等
。
案例四：社交网络信息检索技术实践分享
总结词
社交网络信息检索技术的创新与应用
详细描述
介绍一些创新性的社交网络信息检索技术，如基于内 容的推荐算法、情感分析技术等。同时，分享一些成 功应用案例，如微博搜索、微信小程序等，说明这些 技术在社交网络中的实际应用和效果。
云服务和移动化 借助云服务和移动通信技术，实 现信息检索服务的移动化和云端 化，方便用户随时随地获取信息 。
个性化推荐和定制化服务 通过数据分析和挖掘，实现个性 化推荐和定制化服务，满足用户 多样化的信息需求。
多模态信息检索 融合文本、图像、音频和视频等 多种类型的信息，实现多模态信 息检索，提高信息检索的全面性 和多样性。
04
信息检索的应用领域
搜索引擎
搜索结果相关性
提高搜索结果与用户查询的关联 度，减少无关信息的展现。
语义分析和理解
对用户查询进行深度解析，识别关 键词的语义，提高搜索的准确性。
实时更新
对互联网上的新信息进行实时跟踪 和更新，确保用户获取最新、最相 关的信息。
数字图书馆
资源数字化
将传统图书馆的资源进行数字化 处理，方便用户在线阅读和下载
关联规则挖掘
挖掘信息之间的关联规则，帮 助用户发现隐藏的信息需求。
信息检索的评价指标
查全率
评估检索系统找全满足用户需求的信息的能 力。
响应时间
评估检索系统响应用户请求的速度。
查准率
评估检索系统找准满足用户需求的信息的能 力。

信息检索ppt课件

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及时获取有价值的信息。
06
信息检索的未来发展
语义网与信息检索
语义网技术的成熟发展为信息检索提供了新的机会和挑战。
语义网通过使用本体、词汇表和规则等，使信息具有明确的含义和上下文，从而提 高了信息检索的准确性和效率。
基于本体的信息检索利用语义网中的本体模型，能够实现更精确、更快速的信息检 索，为搜索引擎、问答系统和推荐系统等应用提供了新的解决方案。
个性化推荐
通过分析用户的购物历史和浏览行 为，电子商务平台可以运用信息检 索技术为用户提供个性化的商品推 荐。
信息检索在数字图书馆中的应用
文本检索
数字图书馆使用信息检索 技术，允许用户通过关键 词或主题词检索相关的图 书和文献资料。
图像检索
数字图书馆中的图像资源 丰富，信息检索技术可以 帮助用户根据图像内容进 行检索，提高查找效率。
跨语言信息检索与多媒体信息检索
随着全球化的加速和互联网的普及，跨 语言信息检索和多媒体信息检索成为研
究的热点问题。
跨语言信息检索主要解决不同语言间 的语义鸿沟问题，通过语言翻译、对齐 等技术，实现跨语言的信息检索和问答
。
多媒体信息检索主要针对图像、视频、 音频等多媒体数据进行信息检索和分析 ，通过使用图像识别、视频分析和音频 识别等技术，提高多媒体信息检索的准
确性和效率。
THANKS FOR WATCHING
感谢您的观看
01
02
03
04
文本处理技术
包括分词、词性标注、句法分 析、文本聚类等。
索引技术
包括倒排索引、B树索引、位 图索引等。
查询处理技术
包括查询扩展、查询优化、查 询执行等。
结果展示技术
包括排序算法、摘要生成、结 果反馈等。

多媒体信息检索技术PPT课件

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18
.
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）。
19
16
.
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。
10
.
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。
11
.
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

信息检索技术基础知识讲义(ppt 97页)

信息检索技术基础知识讲义(ppt 97页)

AB
A
B
A
B
逻辑或 A+B
逻辑与 A*B
逻辑非 A-B
18
2.2.1 布尔逻辑
运用“布尔算符”的注意事项：
• 布尔逻辑运算符运算顺序为： not→and→or • 运算符遵循数学运算法则;
(a) 括号优先；(A or B) and C not D (b) 在检索式中只有and或or前后的检索标识可
• 单元词：指从信息内容中抽出的最基本的词汇。 • 关键词语言：关键词是从文题、文摘或正文中
抽出，具有实质意义，能够代表文献内容主题 的名词术语。关键词可直接用于文献标引。
6
叙词语言
• 叙词：指从信息的内容中抽出的、能概括表达 信息内容基本概念的名词或术语，它是经规范化处 理的自然语言词汇。
• 叙词受叙词表控制，有组配功能。 运输飞机设计
3
2.1 信息检索语言
检索 语言
描述文献 内容特征
分类语言
主题语言
关键词语言 单元词语言 标题词语言 叙词语言
描述文献 外表特征
题名（书名、刊名、篇名） 著者 出版事项
代码/序号
4
2.1 信息检索语言
• 主题语言（内容特征） • 按照主题性质的不同可分为：
• 标题词 • 单元词 • 叙词 • 关键词
12
2.2.1 布尔逻辑检索
在进行信息检索时，检索项之间概念有 相交关系、同义关系或相关关系，这时 采用布尔逻辑进行检索项之间的逻辑组 配。
用“与”（AND）、“或”（OR）、“非” （NOT）来表达。
13
2.2.1 布尔逻辑
• 布尔逻辑检索：在进行信息检索时，检索项
之间概念有相交关系、同义关系或相关关系， 这时采用布尔逻辑进行检索项之间的逻辑组配。 • 布尔逻辑算符有三种： 逻辑与、逻辑或、逻辑非 用“与”（AND）、“或”（OR）、“非” （NOT）来表达。

信息检索(共40张PPT)

信息检索(共40张PPT)
信息检索
本将主要内容
信息及相关概念
信息的分类
信息检索
信息检索语言
信息及相关概念
信息(Information)的概念
信息论的创始人克劳德·香农（Claude E. Shannon） 从通信系统理论的角度把信息定义为:信息是用来
消除不确定性的东西 。 控制论的创始人、美国科学家维纳（N. Wiener）
对信息的含义做了进一步的阐述 ：信息是人们在适 应外部世界并使这种适应反作用于外部世界的过 程中，同外部世界进行互相交换的内容的名称 。 中国学者钟义信对信息的解释：信息是事物运动的状 态与方式，是物质的一种属性 。
普遍认同的一个概念－－ 信息普遍存在于自然界、人类社会和思维领域中， 它是客观世界中各种事物变化和特征的反映， 是客观事物之间相互作用和联系的表征， 是客观事物经过感知或认识后的再现。
优点：存储密度高，，出版周期短、易更新，传递信息迅速，存取速 度快，可以融文本、图像、声音等多媒体信息于一体，信息共
享性好、易复制，识别和提取易于实现自动化
缺点：需借助计算机等先进技术设备才能阅读 此类文献有：电子图书、电子期刊、联机数据库、网络数据库、光盘数据库
二、按加工层次分：
¨一次文献（Primary Document)： 通常是指原始制作，即作者以
文献信息的分类
信息的外延是一个纷繁的体系。按照
不同的标准和方法有不同的分类形式
文献分类总示意图
文献信息
此类文献有：电子图书、电子期刊、联机数据库、网络数据库、光盘数据库
检索系统将用户的请求与信息集合按中的加信工息进层行匹次配分运算，再将命中信息反馈给用户。按出版类型分
按检索对象的性质划分：事实检索、数据检索、文献检索 可检索（检索技术、规则等）

第八章多媒体信息检索

第八章多媒体信息检索


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65 536 种颜色)、24仿真彩色(共224即16 777 216种颜色)等。 自然图片的颜色数越多，图片的视觉效果就越好。
(2)图片文件的格式类型 ①位图 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。 ②矢量图 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。
8.1.2 多媒体信息检索的方式
1.基于文本方式的多媒体信息检索技术
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。
2.基于内容的多媒体信息检索技术

TVix视频搜索（/）
第八章
多媒体信息检索
Outline
多媒体信息 图像信息检索 音频信息检索 视频信息检索 Flash文件检索

感觉媒体是指客观 世界中能被人们的 （multimedia) 感觉器官感受得到 的信息的媒体类型。 例如声音、图形、 按照国际电信联盟ITU-T 建议的定义，媒体可以有 图像、语言、文字 等媒体类型。 感觉媒体、表示媒体、表现媒体、存储媒体和传输

多媒体信息检索技术

多媒体信息检索技术
11
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。
13
精选ppt
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

信息检索技术PPT课件

信息检索技术PPT课件
从形式上分 正式主题词 非正式主题词
按按照照选选词词方方式式的的不不同同划划分分
2020/3/21
标题词 单元词
叙词 关键词
13
2.1.2 主题语言
标题词语言
最早使用的主题语言之一，以规范化的自然语义作为标识 来表示文献涉及的主题概念。其中表达主题的词语称为标题词
单元词语言
从文献内容中抽选出来的最基本的词汇，将代表最一般、 最基本的、不可再分割的概念的词作为单独标引文献的单位 单元词是构成标题词的组件，绝大部分单元词都不是具体的标题。
检索词A和检索词B用“与”组配，检索式为：
A AND B，或者 A * B
它表示检出同时含有A、B两个检索词的记录。
例：图书馆教育 library AND education
2020/3/21
21
2.3.1 布尔逻辑检索 逻辑“或”
一种具有概念并列关系的组配，用“OR” 或“+”或“|”算符表示
检索词A和检索词B用“或”组配，检索式为：
2020/3/21
23
2.3.2 截词检索
定义：用给定的词干做检索词，用以检索出含有该词干的全部检索词的记录。 又称为通配符，不同的检索系统中使用的符号不同， 通常用“*”、“？” 来表示。
方式：后截断、前截断、中间截断 代码: *—无限截断 ？—有限截断
作用：扩大检索范围、提高查全率、减少检索词的输入量、节省检索时间等作用。
2.1.3 代码语言、自然语言
代码语言
是指对事物的某方面特征，用某种代码系统来表示和排列事物 概念，从而提供检索的检索语言。 通常用数字、字母或用它们结合的形式或以分段的方式来表示 其各部分的含义。 适用：科技报告、专利文献

信息检索课件ppt

信息检索课件ppt
用知识资源。
信息检索的发展历程
传统信息检索阶段
主要依赖于手工检索，如图书 馆目录、卡片等。
计算机信息检索阶段
随着计算机技术的发展，人们 开始利用计算机进行信息检索 。
网络信息检索阶段
互联网的普及使得信息检索技 术得到了广泛应用，搜索引擎 等网络信息检索工具应运而生 。
个性化信息检索阶段
随着大数据和人工智能技术的 发展，个性化信息检索逐渐成 为研究热点，如推荐系统等。
信息检索课件
目录
• 信息检索概述 • 信息检索基础 • 信息检索相关技术 • 信息检索评价 • 信息检索前沿技术 • 信息检索应用案例
01
信息检索概述
定义与概念
定义
信息检索是指通过一定的方法和 手段，从大量的文档、数据中查 找出与用户需求相关的信息，并 将结果呈现给用户的过程。
概念
信息检索主要关注如何有效地从 海量的信息中筛选出与用户需求 相关的信息，它强调的是对大规 模数据的处理和挖掘能力。
用户。
推荐系统
个性化推荐
通过分析用户的浏览历史、购买记录等个人信息 ，推荐系统能够为用户提供个性化的推荐。
实时性
推荐系统能够根据用户的最新行为进行实时推荐 ，以提供更准确的结果。
考虑用户反馈
推荐系统通常会考虑用户的反馈，以调整其推荐 策略和提高用户满意度。
数字图书馆
资源丰富
数字图书馆拥有大量的电子书籍、期刊和论文等资源，能够满足 用户的学术需求。
混合搜索算法
结合基于关键词匹配和基于权重的搜索算法，提高搜索准确率和召 回率。
机器学习在信息检索中的应用
特征提取
利用机器学习算法从文本中提取 特征，如TF-IDF（词频-逆文档频

Lecture13多媒体数据库与多媒体信息检索ppt - 多模态教学 共158页

Lecture13多媒体数据库与多媒体信息检索ppt - 多模态教学 共158页
多媒体的查询检索结果可以 统一地表现。
用户
多媒体数据库管理系统
声音数据
文本数据
视频数据
图像数据
其它媒体
集中统一型结构
客户/服务型结构
各种单媒体数据仍然 相对独立，系统将每 一种媒体的管理与操 纵各用一个服务器来 实现；
所有服务器的综合和 操纵也用一个服务器 完成；
与用户的接口采用客 户进程实现；
语义关联的描述
-聚集关联(Aggregation association，简称A关联)：定义一个实体 类的一组属性，这些属性的域既可以是实体类也可以是域类
-概括关联(Generalization association，简称G关联)：表示实体之 间的子类与超类的继承性关系。 -相互作用关联(Interaction association，简称I关联)：类似于E— R模型中的实体间的relation关系，用来表示两个实体类之间的相互 作用或关系。
波形音频与图像数据：图像数据库较早就有研究，已提出 许多方法，包括属性描述法、特征提取、分割、纹理识别 、颜色检索等。
视频与动画数据：对视频的管理还要在时间空间上进行。 检索和查询的内容可以包括镜头、场景、内容等许多方面 ，
2、多媒体数据库的一般结构形式
多媒体数据库的一般结构形式
一、联邦型
特征提取子系统
对用户或系统标明的媒体 对象进行特征提取处理。 在提取特征时，往往需要 知识处理模块的辅助，由 知识库提供有关的领域知 识。
查询模块 查询格式化
媒体处理 模块
知识辅助模 块
新媒体对象 插入模块
媒体1 数据
媒体 特征
媒体N 数据
媒体 特征
多媒体数据库中 CBR系统的结构示意图
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6
.
基于内容的图像检索--图像检索的过程就是图像特征
的提取、分析及匹配。
❖ 特征提取：提取各种特征，如颜色，纹理，形状 等。根据提取的特征不同，采取不同的处理，比 如提取形状特征，就需要先进行图像分割和边缘 提取等步骤。选择合适的算法，并在效率和精确 性方面加以改进，以适应检索的需要，实现特征 提取模块。
❖ (3) 满足用户多层次的检索要求：CBR检索系统通常由媒体库、特 征库和知识库组成。媒体库包含多媒体数据，如文本、图像、音频、 视频等；特征库包含用户输入的特征和预处理自动提取的内容特征； 知识库包含领域知识和通用知识，其中的知识表达可以更换，以适应 各种不同领域的应用要求。
❖ (4) 大型数据库(集)的快速检索：CBR往往拥有数量巨大、种类繁 多的多媒体数据库，能够实现对多媒体信息的快速检索。
12
.
颜色特征——颜色集
为了提高检索的速度，Smith和Chang提出了用 颜色集的方法，首先将RGB颜色空间转换成视觉 均衡的颜色空间（HSV），并将颜色空间量化成 若干个bin，然后运用颜色自动分割技术将图像 分为若干个区域，每个区域用量化颜色空间的某 个颜色分量来索引，从而将图像表达成一个二进 制的颜色索引表。在图像匹配中，比较不同图像 颜色集之间的距离和颜色区域的空间关系。因为， 颜色集表达为二进制的特征向量，可以构造二分 查照树来加快检索速度，对大规模的图象集合十 分有力。
3
.
基于内容的多媒体信息检索体系结构
媒体数据 目标标识
特征提取
知识辅助
用户 查询接口 检索引擎 索引/过滤
媒体库 特征库
知识库
数据库特征 提取子系统
数据库查询 子系统
4
.
多媒体信息检索过程
用户需求 内容查询
媒体资源 内容索引
匹配
5
.
多媒体信息检索分类
文本检索
音频检索 多媒体 检索
图像检索
视频检索
u i
1 NN
N
( p ij u i ) 2 ) 1 / 2
j 1
1
si
( 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 阶矩。颜色矩仅仅使用少数几个矩，从而导致过多的虚警，
因此颜色矩常和其他特征结合使用。
13
.
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。
索
引
纹理特征
主
图像特征 提取技术
要
形状特征
技
术
空间关系特征
.
颜色直方图、颜色矩 颜色集、颜色聚合向量
、颜色相关图 Tamura纹理特征 自回归纹理模型 基于小波变换的纹理特征
傅里叶性状描述符 形状无关矩 其他形状特征
基于图像分割的方法 基于图像子块方法
9
.
图像颜色特征
❖ 颜色特征是在图像检索中应用最为广泛的视觉特 征，主要原因在于颜色往往和图像中包含的物体 或场景十分相关。此外，与其他特征相比，颜色 特征计算简单，同时对图像本身的尺寸、方向、 视角的依赖性较小，具有较好的紧致性。
10
.
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。
14
.
颜色特征——颜色相关图
❖ 颜色相关图（color correlogram）是图像颜色分布的 另一种表达方式。这种特征不但刻画了某一种颜色的像素 数量占整个图像的比例，还反映了不同颜色对之间的空间 相关性。实验表明，颜色相关图比颜色直方图和颜色聚合 向量具有更高的检索效率，特别是查询空间关系一致的图 像。
多媒体检索
多媒体信息检索技术与方法
基于内容的图像检索技术 基于文本的信息检索方法
.
1
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多媒体检索 概念理解
❖ 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。
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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
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：
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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。
❖ 特征分析：对图像的各种特征进行分析，选择提 取效率高、信息浓缩性好的特征，或者将几种特 征进行组合，用到检索领域。
❖ 特征匹配：选择何种模型来衡量图像特征间的相 似度。
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*基于内容的图像检索工作原理
用户
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特征提取
图像检索 图像特征库 图像索引
数字图像源
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基于内容的图像索引技术：
图
像
颜色特征