第二章 Web信息资源的文档类型及基于内容的多媒体信息检索

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。

Web信息检索课程教学大纲一、课程的基本信息适应对象：信息工程专业课程代码：39D01827学时分配：36赋予学分：2先修课程：计算机网络、信号与系统后续课程：二、课程性质与任务《Web信息检索》是信息工程专业的选修课程，也是一门应用性较强的课程。

本课程通过讲授信息文献查找的基本知识和治学入门的必备知识，培养学生的信息意识和信息查找能力，让学生掌握检索理论、检索语言、检索策略、检索服务等基本知识，结合网络信息技术培养学生的信息获取、信息分析和信息加工能力，综合提升学生的信息素质，顺应时代趋势。

让学生学会使用现代Web技术高效率地进行信息检索，提高学生综合获取和利用文献信息的能力，使学生真正成为学习的主人，去主动获取信息，积极创新。

三、教学目的与要求1 要求学生了解和掌握信息检索的基本概念、基本原理和研究方法。

2 要求学生了解信息检索的几种数学模型：集合论检索模型、代数论检索模型、概率论检索模型。

3 要求学生了解计算机检索系统的构成。

4 要求学生了解和掌握文本信息的几种检索方法：布尔检索、向量空间检索、概率检索，了解文本信息的自动化处理方法。

5 要求学生了解和掌握多媒体信息的几种检索方法：基于文本的多媒体信息检索；基于内容的多媒体信息检索；基于XML的多媒体信息检索。

6 要求学生了解搜索引擎的概念、特点、分类及基本原理。

7 要求学生了解和掌握信息检索的基本方法，了解信息检索的评价方法。

8 要求学生了解常用的数据库及国际联机检索服务系统与网络搜索引擎服务系统及其使用方法。

四、教学内容与安排 1 信息检索概述课时安排：2学时主要教学内容：（1）信息检索的基本概念和基本原理；（2）信息检索的研究对象与研究方法；（3）信息检索的发展历史。

2 信息检索的数学模型课时安排：4学时主要教学内容：（1）信息检索系统的形式化表示；（2）集合论检索模型；（3）代数论检索模型；（4）概率论检索模型。

3 信息检索系统及其构成课时安排：4学时主要教学内容：（1）计算机检索系统的硬件结构和软件体系；（2）计算机检索系统的数据库；（3）计算机检索系统的通讯网络。

面向Web的多媒体信息检索技术研究近年来，随着万物互联时代的到来，互联网的发展已经进入了一个全新的阶段。

在这个阶段中，互联网不仅仅是一个信息传播的渠道，更是人们获取各种信息、进行各类活动的主要场所。

在这个场所中，多媒体信息（包括音频、视频、图片等）在互联网中占据了越来越大的比重。

因此，如何高效地检索和利用这些多媒体信息已经成为人们研究的热点之一。

本文将阐述面向Web的多媒体信息检索技术的研究现状、发展趋势、面临的问题及未来的发展方向。

一、多媒体信息检索技术的研究现状在互联网时代初期，大多数的检索工具都是基于文字信息的，例如传统的搜索引擎，通过分析关键词、链路、页面等等来找到目标页面。

但是，关键词搜索面对的信息是非常有限的，很多种类的信息如音频、视频、图片等无法被详细地描述，也不能用纯文本来解释，因此简单的文本搜索显然不够用了。

而多媒体信息检索技术正是针对这些信息的。

多媒体信息检索技术是将多媒体信息作为检索对象，通过处理和分析多媒体信息本身的特征，提供更加精准、便捷的搜索服务。

目前多媒体信息检索技术研究已经有了很大进展。

研究者针对多媒体信息的特征，提出了多种智能算法，并且这些算法整合到信息检索系统中，得到了许多实际应用。

常见的多媒体检索包括音频检索、图像检索、视频检索等。

其中，图片检索是比较成熟的检索技术，一些商业化的图片检索平台已经进入市场。

另外，在图片检索技术中，基于内容的图像检索被广泛使用。

这种检索技术利用图像表示形式之间的距离、相似度等特征，允许用户根据图像特征（如颜色、纹理、形状等）进行搜索和匹配。

二、多媒体信息检索技术的发展趋势随着云计算、人工智能等新技术的兴起，多媒体信息检索技术也展示出了强大的发展趋势。

未来，多媒体信息检索技术将更加智能化、自适应, 并且采用更加人性化的交互形式完成检索与排序。

因此，多媒体信息检索的未来趋势主要表现为以下方面。

趋势一：多媒体信息检索技术智能化多媒体信息检索技术的智能化主要体现在算法的提升上。

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。

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。

基于Web技术的信息检索与分析在当今的信息时代，信息的快速获取和准确分析，已经成为了人们日常工作和生活中最为重要的要素之一。

而基于Web技术的信息检索与分析，已经逐渐成为了一种非常流行和高效的方式。

本文将从Web技术的基础入手，介绍其在信息检索与分析中的应用，并且通过实例分析的方式，展示了其在实际操作中的优势和不足之处。

一、Web技术的基础Web技术是指基于互联网的一种应用技术。

它是由一系列的技术组合而成，包括HTML、CSS、JavaScript、AJAX等等。

其中，HTML作为Web技术的基础，是所有Web技术中最为基本的构造语言。

它的功能在于定义网页的结构和内容，而CSS则主要用来控制网页的布局和样式，JavaScript用来实现网页的动态效果和交互行为，AJAX则可以实现网页的异步加载，提高用户的浏览体验。

二、Web技术在信息检索中的应用1. 搜索引擎搜索引擎是指基于Web技术的一种信息检索工具。

它通过Web技术中的爬虫程序，抓取网络上的信息，并将其建立成一个存储在数据库中的索引。

同时，搜索引擎还具有智能化的查询功能，可以根据用户的查询关键词，在索引库中寻找相关的信息，并返回给用户最符合其需求的结果。

常见的搜索引擎包括谷歌、百度、搜狗等等。

2. 数据挖掘数据挖掘是一种基于Web技术的信息分析方法。

它通过利用Web技术中的爬虫程序和Web服务技术，对大量的Web数据进行收集和分析，并找出其中存在的规律和关联。

同时，数据挖掘还可以对数据集进行可视化处理，使数据之间的关系更加直观和清晰。

数据挖掘在商业、医疗等领域中得到广泛的应用。

三、Web技术在信息检索中的实例分析在这里，我们将以谷歌搜索引擎和豆瓣网为例，展示Web技术在信息检索与分析领域中的应用。

1. 谷歌搜索引擎谷歌作为全球最大的搜索引擎，其成功的背后离不开Web技术的支持。

其主要特点如下：1）基于大数据技术，建立了全球最大的索引库。

2）通过智能化的搜索算法和人工智能技术，精准地匹配用户需求。

第一章互联网信息资源1、网络上的信息内容：①政府信息（最有价值，权威性，可靠性、低廉）；②科研信息；③教育信息；（各大学所设立的网站及相关信息）。

互联网已经发展成为一种重要的教育手段、学习环境。

④媒体信息；网络媒体受众广泛、关注度高、交互性强、价格低廉⑤商务信息；（各种采购、招标、推广与服务信息）⑥休闲娱乐信息；（最成功）2、互联网的信息资源：（1）特点：广泛性，多样性，共享性，新颖性，互动性，经济性；（2）局限性：分散，无序，多变，信息质量难以控制，信息安全难以保障。

3、互联网上信息资源的种类：（网络传输协议划分）（1）、Web信息资源：Web是World Wide Web(WWW,3W)的缩写，“全球信息网”“万维网”。

它把各种类型的信息（如文本、声音、动画、录像）和服务无缝链接，提供了丰富多彩的图形界面，直观方便。

①超文本传输协议HTTP：是浏览器与Web服务器之间相互通信、传输、响应用户请求的协议。

Web服务器根据客户提出的HTTP 请求，为用户提供信息浏览、数据查询、安全验证等方面的服务；②超文本标记语言HTML：一种专门编程语言，具体规定和描述了文件显示的具体格式。

③通用资源定位程序URL：又称网络资源的统一定位格式或统一资源定位器④主页Home Page：主页是浏览器访问某个Web服务器上的信息时第一个链接到的文档。

⑤链接Link：是Web网页的元素，是指向其他信息资源的指针，把Web页捆绑在一起。

⑥浏览器：指Web服务客户端的浏览程序，是显示网页服务器或档案系统内的文件，并让用户与这些文件互动的一种软件。

（2）、Telnet（互联网远程登录服务）资源的功能：通过在远程计算机上登录，使用户正在使用的计算机暂时成为它所登录的某一远程主机的仿真远程终端，进而实时访问、共享、使用到远程计算机系统中对用户开放的相应资源。

Telnet曾经是一个强有力的互联网资源共享工具，通过Telnet方式提供的信息资源主要有：政府部门、研究机构对外开放的数据库，某些商业性联机检索系统，一些大学和研究机构开发的电子布告栏系统BBS，还有许多大中型图书馆的在线公共检索目录。

网络天地191基于内容的多媒体检索技术探索◆李慧玲一、引言多媒体技术、网络技术和信息数字化处理的高新技术的飞速发展，使得因特网上的多媒体数据激增，网络信息不再只是单纯的文本信息，图形图像、视频、声音等多媒体数据逐渐在因特网中占有越来越大的比重，它们或独立出现，或嵌入网页文档，新的图像和影像每天都在增加和更新。

多媒体数据具有数据量巨大，数据种类多，输入输出复杂等特点；并且多媒体数据(如图像、视频、音频等)对于不同的人可能有不同的理解，所以要把所有不同的解释都用关键字(文本或数字)来表示显然是不可能的。

而且，关键字不能有效地表示动态多媒体数据的时序特征，也不支持语义关系，显然，利用关键字的检索方式很难快速、准确的在海量的信息检索出所需的多媒体数据。

因此需要开发出一种新的检索技术来检索多媒体数据。

为了适应这一需求，人们提出了基于内容的多媒体数据检索思想，一种基于内容的多媒体数据库查询与检索技术——CBR 应运而生了。

基于内容的检索是指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。

它的研究目标是提供在没有人类参与的情况下能自动识别或理解多媒体重要特征的算法。

二、CBR 的特点与传统的信息检索相比，CBR 有如下特点： 1．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。

2．相似性检索CBR 采用一种近似匹配f 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。

3．大型数据库(集)的快速检索求 4．满足用户多层次的检索要三、CBR 的体系结构基于内容的多媒体检索技术的目的不是去理解或识别多媒体数据目标。

其关注点是能否基于内容快速发现目标信息，在用户可以接受的响应时间内，从海量的多媒体数据数据库中查询到符合用户需求的多媒体数据。

无论多媒体数据是图形、图像、声音还是视频，基于内容的多媒体检索系统一般都应由三个部分组成：由媒体库、特征库和知识库组成。