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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。
基于内容的多媒体检索技术在当今数字化信息爆炸的时代，多媒体数据呈现出海量增长的态势。
图像、音频、视频等多媒体内容充斥着我们的生活，如何从这庞大的信息海洋中快速、准确地找到我们所需的内容，成为了一个迫切需要解决的问题。
基于内容的多媒体检索技术应运而生，它为我们提供了一种高效、智能的解决方案。
多媒体检索，简单来说，就是根据多媒体对象的内容特征来进行搜索和查找。
传统的基于文本的检索方式，往往依赖于人工对多媒体内容进行标注和描述，这种方式不仅费时费力，而且容易出现主观性和不准确的问题。
基于内容的多媒体检索技术则直接从多媒体数据本身提取特征，如颜色、形状、纹理、音频的频率、音色，视频的镜头、场景等，然后根据这些特征进行匹配和检索。
在图像检索方面，颜色是一个重要的特征。
比如，我们要查找一张以蓝色为主色调的图片，系统会分析图像中像素的颜色分布，将那些蓝色占比较大的图片筛选出来。
形状特征也是常用的，像圆形、方形、三角形等几何形状，或者更复杂的物体轮廓。
纹理特征则可以帮助区分具有不同材质或表面特性的图像，比如光滑的、粗糙的、有规律的、无规律的纹理。
音频检索中，频率特征起着关键作用。
不同的声音具有不同的频率分布，比如高音和低音。
音色特征能反映出声音的特质，像钢琴声和小提琴声就有明显不同的音色。
此外，音频的节奏、时长等也是重要的检索依据。
视频检索相对更为复杂，因为它融合了图像和音频的特征。
视频中的镜头切换、场景变化、人物动作等都可以作为检索的特征。
比如，我们要查找一个篮球比赛中投篮的镜头，系统会分析视频中的画面和动作，找出符合条件的片段。
基于内容的多媒体检索技术的实现离不开一系列的关键技术。
特征提取是第一步，这就好比从海量的数据中提取出关键的“指纹”。
特征的表示和存储也至关重要，要以一种高效、便于比较和计算的方式来保存这些特征。
相似性度量则用于判断两个多媒体对象的特征是否相似，从而确定是否匹配。
为了提高检索的准确性和效率，索引结构的设计也非常重要。
基于内容的多媒体检索技术在当今信息爆炸的时代，多媒体数据如图片、音频、视频等的数量呈指数级增长。
如何从海量的多媒体数据中快速准确地找到我们需要的信息，成为了一个亟待解决的问题。
基于内容的多媒体检索技术应运而生，为我们提供了一种有效的解决方案。
基于内容的多媒体检索技术是一种直接根据多媒体数据的内容特征进行检索的方法，它与传统的基于文本标注的检索方式有很大的不同。
传统的检索方式往往依赖于人工对多媒体数据进行标注，然后通过对标注文本的关键字匹配来实现检索。
这种方式不仅效率低下，而且标注的准确性和完整性也难以保证，容易导致检索结果的不准确和不全面。
而基于内容的多媒体检索技术则通过对多媒体数据本身的内容进行分析和提取特征，如颜色、形状、纹理、音频的频率、视频的帧等，然后建立相应的索引，从而实现快速准确的检索。
在图像检索方面，基于内容的检索技术通常会先对图像进行特征提取。
例如，对于颜色特征，可以通过计算图像中颜色的分布、主色调等来描述；对于形状特征，可以使用边缘检测、轮廓提取等方法来获取；纹理特征则可以通过分析图像中像素的重复模式和变化规律来确定。
这些特征被提取出来后，会被转化为一种可以进行比较和匹配的形式，存储在数据库中。
当用户输入一张查询图像时，系统会提取其特征，并与数据库中的特征进行比对，找出相似的图像返回给用户。
音频检索也是基于内容的多媒体检索技术的一个重要应用领域。
音频的特征包括频率、幅度、时长、节奏等。
通过对这些特征的分析，可以实现对音乐、语音等音频数据的检索。
比如，用户想要查找一首特定旋律的歌曲，系统可以通过对输入的旋律特征进行分析，在数据库中找到与之匹配的音频文件。
视频检索相对来说更为复杂，因为视频不仅包含图像和音频信息，还有时间维度上的变化。
在视频检索中，除了要提取图像和音频的特征外，还需要考虑镜头切换、场景变化等因素。
例如，可以通过关键帧提取、镜头分割等技术来对视频进行分析，提取出有代表性的特征，以便进行检索。
图像检索方式简介所谓的图像检索一般包括三个方面：首先，广泛收集图像资源，达到能够满足建立图像数据库的要求，接着对收集的图像资源进行加工，提取出每一幅图像的特征，并对它们进行统一分析标引，从而建立图像的索引数据库；其次，针对用户所提出的待检索图像的需求进行分析处理，使其转化形成可以用来检索索引图像数据库的提问；最后，按照一定的相似度算法，计算出用户关于待检索图像的提问与索引数据库中每一幅图像的特征的相似度大小，设定适当的相似度阈值，把索引数据库中的能够满足相似度阈值的图像标引作为检索结果，然后把满足条件的图像按照相似度降序的方式逐次输出。
图像检索的方式按照出现的先后顺序可以分为两类，它们分别是：基于文本的图像检索技术和基于内容的图像检索技术。
基于文本的图像检索技术[1]（Text-based Image Retrieval，简称TBIR）起始于上个世纪七十年代，主要是利用文本描述的方式来描述图像的各种特征。
确切的说，文本检索方法利用自然语言的优势将图像内容用文字进行确切的描述，用文字揭示其内在的各种语义关系，形成描述性的自由文本，而这些自由文本自然而然的体现了图像的特征，然后建立索引，实现检索关键词与特征标识的匹配，所以基于文本的图像检索技术实质就是字符串之间的相似匹配技术。
按照不同的描述对象，文本描述可以分为两种描述方法：基于图像内容的文字描述和基于图像的外部特征描述。
前者主要是根据图像的内容，对图像的意译、图像的颜色、要素、形状及其分布进行描述；而后者所描述的外部特征主要包括图像的名称、类型、尺寸、作者、年代等等一些与图像内容无关的信息。
文本检索较分类检索使用方便，而且更快速地定位所需要查找的对象。
一般情况下，分类检索与文本检索是相互促进和相互结合的，分类类目的组织为关键词检索提供了数据组织的基础。
基于文本的图像检索方法存在着如下的几点弊端：（1）文本描述具有主观性。
对于一幅相同的图像，不同的人或者相同的人在不同的清苦下可能会有不同的理解。
数字图书馆中基于内容的多媒体检索技术研究摘要：数字图书馆的迅猛发展使得多媒体信息资源的组织与管理成为数字图书馆发展的一个关键性问题，而多媒体信息检索技术也就成为数字图书馆中的核心技术，因而在数字图书馆中引入基于内容的多媒体检索技术成为了必要。
关键词：数字图书馆；信息检索；基于内容的多媒体检索1 基于内容的多媒体检索原理传统的多媒体检索技术，主要是通过对多媒体进行人工分析,对多媒体物理特征和内容特征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,并通过检索这些数据库以获得多媒体编号，进而利用这些编号索取实际多媒体。
这种检索技术存在不足：①特征不具有代表性，带有主观性；②人工处理速度慢；③特征信息得不到充分利用；④结果信息提取慢。
基于此原因有必要研究基于内容特征的检索(CBR,Content-Based Retrieval ) ，克服传统检索方法的不足，提高多媒体检索效率。
CBR是指直接根据描述媒体对象内容的各种特征(如图像颜色,纹理,形状等)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(包括视频片段)，区别于传统的基于关键字的检索手段，融合了多媒体理解、模式识别等技术。
一般说来，基于内容的图像信息检索主要是根据图像的颜色、纹理、形状开展；而对视频信息检索主要通过对视频分割、视频聚类、关键帧抽取、运动特性抽取、最后完成视频检索。
数字图书馆拥有海量多媒体信息资源，只有充分利用基于内容的多媒体检索技术，才能挖掘海量资源库中的信息资源，为广大读者服务。
2 基于内容的多媒体检索分类及检索方法根据检索对象的不同，基于内容的多媒体检索又可以分为基于内容的文本检索、基于内容的图像检索、基于内容的视频检索和基于内容的音频检索四种检索。
2.1 文本检索基于内容的文本检索是涉及文档内容查询的检索技术。
其检索模型的构造是基于内容文本信息检索的核心技术，包含3个方面的内容：文档与用户查询的表示、查询匹配策略和匹配结果的相关度表示。
面向多媒体数据的信息检索方法信息检索是指在海量数据中快速、准确地找到所需信息的过程。
在过去，信息检索主要针对文本数据；然而，随着多媒体数据的快速增长，如图片、视频、音频等，面向多媒体数据的信息检索变得越来越重要。
面向多媒体数据的信息检索需要处理与文本检索不同的挑战，如非结构性数据、数据的多样性、高维特征等。
因此，研究人员提出了多种方法来解决这些问题。
其中一种常见的方法是基于内容的检索。
该方法根据文本、音频、图像、视频的内容特征来匹配查询，从而找到相关文档或媒体。
例如，对于一张图片，我们可以根据图片的颜色、纹理、形状、结构等特征进行匹配。
然而，该方法仍然存在一些挑战，例如如何准确地提取内容特征，如何衡量不同特征之间的相似度等。
另一种方法是基于上下文的检索。
该方法根据用户查询的背景知识和查询历史，来推断用户需要什么样的信息。
例如，当用户搜索“苹果”时，上下文可以是“手机”、“水果”等，因此返回的结果将有所不同。
该方法需要利用机器学习和自然语言处理技术来构建上下文模型，并根据模型来进行匹配和推断。
还有一种新兴的方法是基于用户模型的检索。
该方法根据用户的偏好、兴趣和行为，来推断用户需要什么样的信息。
例如，如果用户经常搜索音乐相关的内容，搜索引擎可以根据用户模型来推断用户可能需要什么样的音乐。
该方法需要对用户进行建模和跟踪，并根据模型来进行匹配和推断。
除了上述方法外，还有一些其他的方法，如基于语义的检索、基于社交网络的检索等。
这些方法都有其优缺点，需要根据具体情况选择合适的方法。
总的来说，面向多媒体数据的信息检索是一个复杂的问题，需要结合多种技术和方法。
研究人员需要不断地探索和创新，以实现更准确、更快速的信息检索。
基于文本的多媒体检索与基于内容的多媒体检索的比较
【摘要】：随着多媒体信息的不断增长，基于内容的多媒体信息检索技术成为信息检索领域的一个热点。
在对基于文本的多媒体信息检索和基于内容的多媒体信息检索详细比较分析的基础上，探讨了多媒体信息检索的发展趋势。
【关键词】：多媒体检索；基于文本；基于内容
随着计算机技术、多媒体技术的飞速发展和信息需求的不断增长，计算机所能处理的信息媒体范围迅速扩大，不仅要求能对图像、视频和声音等媒体进行简单的基于文本的检索，而且要对多媒体数据的内容进行语义分析，以达到更深的检索层次，满足不同层次的检索需求。
传统的基于文本的多媒体信息检索已经不能完全满足用户的要求，基于内容的多媒体检索技术成为当前多媒体信息检索的研究热点。
因此，对这两种多媒体检索技术进行比较分析，为确定未来多媒体信息检索发展方向提供一定的借鉴。
1.传统基于文本的多媒体检索
1.1基于文本的多媒体检索的原理
由于早期信息检索处理的对象只有文本，所以基于文本的多媒体信息检索技术便应运而生，并且仍然是当前最基本、最常用的一种多媒体信息检索方式。
这种基于文本的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特性（拍摄方式、载体规格和文件大小等）和内容特性（责任者、代表多媒体内容的关键词或主题词等）的文本信息，然后对这些文本信息按照学科领域进行分类，或提取关键字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的检索转变成对文本信息的检索。
在这种检索方式中，通过数据库中的关键字段与多媒体建立链接，从而通过检索数据库中的关键文本字段来获取多媒体信息。
这种方式的检索具体可以采用四种途径进行检索：
a）利用文件扩展名和超文本标识。
如图像文件的”.bmp” 、”.gif”、”.tif” 、”.jpg”、视频文件的”.avi”、”.mov” 、”.mpeg”、声音文件的”.wav”、”.mp3” 、”.mid”等。
用这种方法只能保证检索到的结果是含有该格式的文件，而检索结果的内容则可能由于文件名的不同而由差别。
b）将多媒体文件名和文字解说中带有的媒体信息作为关键词。
c）多媒体所在网页的标题或多媒体数据附近的文本。
标题往往能反映网页的内容，通过这些关键词也能得到检索结果。
d）人工选择或指定的某些多媒体信息内容的关键词。
由人工搜集、分类和标引有关多媒体资料，检索时按照既定的类别和关键词搜索所需多媒体信息。
这
种检索质量和效率都比较高，但费用也较高。
1.2 基于文本的多媒体检索的局限性
基于文本的多媒体信息的检索纯粹是以多媒体信息的外部特征作为检索入口，无法表达和揭示多媒体信息的实质内容和语义信息。
归纳起来，基于文本的多媒体信息检索有以下不足：
a）在使用全文检索技术对多媒体信息进行检索之前，先要对搜集到的所有媒体信息进行人工关键字标引，人工注释要求大量的人力，尤其是大型多媒体信息库；
b）多媒体信息数据量大，人工注释难以涵盖蕴藏在多媒体数据中所有的内容信息；
c）多媒体信息制作者的文化背景不同、专业知识迥异，这样使得取自其标题的文本信息与多媒体信息的真实内容不符；
d）人工注释难以避免对多媒体信息内容描述的主观性；
e）对于视频和音频等时基媒体的处理，手工处理是完全不可行的，必须用计算机进行实时的内容分析。
2.基于内容的多媒体检索的原理与特点
2.1 基于内容的多媒体检索的原理
基于内容的多媒体信息检索是根据媒体和媒体对象的内容及上下文联系在大规模多媒体数据库中进行检索，主要是利用多媒体对象的语义、视觉和听觉特征来进行检索，如图像中的颜色、纹理、形状,视频中的镜头、场景、运动，声音中的音调、响度、音色等。
基于内容的检索是多媒体研究中的新兴热点，它突破了传统的基于文本检索技术的局限。
在组织多媒体信息时，组织者根据媒体的内容特征进行分析，建立基于内容的特征库，并与实际多媒体数据联系起来，这个过程是由系统事先完成的，即在交给用户使用之前，系统已经建立了媒体库和特征库。
当用户检索时，系统一方面接受用户规定的图像、视频和音频等内容特征信息(即用户的检索提问)，另一方面接受特征信息索引库中的特征信息，然后进行两者之间的匹配，以找出符合用户需求的多媒体信息。
以上检索过程是完全以计算机为中心，因此使得一些检索结果不能完全满足用户的要求，即检索结果中有一些计算机认为是相似的，而人却认为是不相似的，因为计算机视觉技术、智能化水平与人比起来，还相差很远。
多媒体信息检索技术的最终用户是人，为了解决这些问题，应该允许用户从检索结果中挑选出一些自己比较满意或不满意的媒体信息，或选择其它特征提取方法和匹配方法进行再次检索，也可以在检索结果中选择某个最相似结果作为进一步检索的示例，
因为该结果可能更能表达用户的想法。
2.2 基于内容的多媒体检索的特点
2.2.1 直接从多媒体内容中提取信息线索
基于内容的多媒体信息检索不受传统的基于文本检索的限制，可直接对图像、视频、音频进行分析，从中提取内容特征，然后利用这些特征建立索引并进行检索，使得检索更加接近媒体对象。
多媒体信息的语义描述的特征提取是由计算机自动实现，融合了图像理解、模式识别、计算机视觉、认知科学、人工智能等技术，不需要过多的人工干预，节省了人力。
而且利用多媒体自身的特征（如颜色、纹理、音色、音质等）进行检索，具有较强的客观性。
2.2.2 基于内容的检索是一种相似性检索
与常规数据库检索中的精确匹配方法不同，基于内容的检索得到的结果通常是不确定的。
基于内容的检索采用近似匹配或局部匹配的方法和技术，逐步求精以获得查询和检索结果。
在检索过程中，每次得到的结果是一个集合区域，不断缩小这个区域的范围，直到确定目标。
这样，避免了因采用传统检索方法所带来的不确定性。
2.2.3 采用示例查询的提问方式
对一些很难描述其特征的多媒体信息进行查询时，用户可以通过浏览的方式，选择系统提供的实例作为查询条件，然后再通过不断修改实例最终找到匹配目标。
2.2.4 能满足多层次的检索要求
基于内容的多媒体信息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、视频、音频等；特征库包含用户输入的客观特征和预处理自动提取的内容特征；知识库包含专门和综合性知识，其中的知识表达可以更新和替换，目的是为了将检索限定在一定的领域范围内，这样有利于优化查询和快速匹配。
利用这些库可以满足多层次的检索要求。
3.基于内容的多媒体检索与基于文本的多媒体检索的区别
基于内容的多媒体检索区别于传统的基于文本检索，就是直接对多媒体图像、音频、视频内容进行分析，抽取多媒体内容的特征和语义建立索引、进行检索，即利用媒体对象的语义、视觉特征、听觉特征和文本信息来进行检索。
这种检索摈弃了传统数据库检索中的精确匹配方法，通过采用相似性匹配的方法获得检索结果。
它通过多个属性来逐级描述结果的范围，以不断缩小查询，利用相似性匹配的方式达到逐步求精。
同时它还要求对检索结果进行集合限制，如果不给出限制则难以达到快速检索和实用的目的，可能出现”似是而非”的结果。
检索结
果按照相似性从大到小顺序通过查询接口返回给用户。
