基于内容的多媒体检索技术

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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
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第六章多媒体技术基础一、是非题.1.多媒体技术的集成性是指构成多媒体应用系统的硬件设备由多种产品集成而来。

A.对B.错2.多媒体数据压缩和解压缩技术一直是多媒体技术中必须解决的关键技术。

A.对B.错3. MIDI文件保存的是MIDI设备演奏的乐曲波形数据。

A.对B.错4.基于内容的检索技术研究是多媒体技术研究的重要领域。

A.对B.错5.声音由频率和振幅两个基本参数决定，频率越高声音越响亮。

A.对B.错1．B 2．A 3．B 4．A 5．B6.数字音频的特点是动态范围大，便于编辑和特效处理,但抗干扰能力差。

A.对B.错7.语音的频率范围主要集中在100Hz～10kHz范围内。

A.对B.错8. MP3数据压缩比可以达到20:1以上。

A.对B.错9.模拟信号数字化时，采样频率超过信号本身频率的两倍以上即可。

A.对B.错10.音频特效常常通过对音频波形的功率强度、时间上的延时、左右声道的混叠平衡等进行调整，达到特殊音响效果。

A.对B.错6．B 7．A 8．B 9．A 10．A11.音频、视频的数字化过程中，量化过程实质上是一个有损压缩编码过程，必然带来信息的损失。

A.对B.错12. CMYK颜色模型是通过4种基本颜色按不同比例混合来表示各种颜色。

A.对B.错13.用Photoshop编辑图片时，避免色彩损失的最佳方法是用Lab模式编辑图像，再转换成CMYK模式打印。

A.对B.错14.Flash由于使用了矢量方式保存动画文件，并采用了流式技术，特别适合于网络动画制作。

A.对B.错15.视频是一种动态图像，动画也是由动态图像构成，二者并无本质的区别。

A.对B.错11.A 12. B 13. A 14. A 15。

B二、单选题1.其表现形式为各种编码方式，如文本编码、图像编码、音频编码等的媒体是______。

A.感觉媒体B.显示媒体C.表示媒体D.存储媒体2. ______是指用户接触信息的感觉形式，如视觉、听觉、触觉、嗅觉和味觉等。

第六章-多媒体技术基础习题第六章多媒体技术基础一、是非题.1. 多媒体技术的集成性是指构成多媒体应用系统的硬件设备由多种产品集成而来。

A. 对B. 错2. 多媒体数据压缩和解压缩技术一直是多媒体技术中必须解决的关键技术。

A. 对B. 错3. MIDI文件保存的是MIDI设备演奏的乐曲波形数据。

A. 对B. 错4. 基于内容的检索技术研究是多媒体技术研究的重要领域。

A. 对B. 错5. 声音由频率和振幅两个基本参数决定，频率越高声音越响亮。

A. 对B. 错1．B 2．A 3．B 4．A 5．B6. 数字音频的特点是动态范围大，便于编辑和特效处理,但抗干扰能力差。

A. 对B. 错7. 语音的频率范围主要集中在100Hz～10kHz 范围内。

A. 对B. 错8. MP3数据压缩比可以达到20:1以上。

A. 对B. 错9. 模拟信号数字化时，采样频率超过信号本身频率的两倍以上即可。

A. 对B. 错10. 音频特效常常通过对音频波形的功率强度、时间上的延时、左右声道的混叠平衡等进行调整，达到特殊音响效果。

A. 对B. 错6．B 7．A 8．B 9．A 10．A11. 音频、视频的数字化过程中，量化过程实质上是一个有损压缩编码过程，必然带来信息的损失。

A. 对B. 错12. CMYK颜色模型是通过4种基本颜色按不同比例混合来表示各种颜色。

A. 对B. 错13. 用Photoshop编辑图片时，避免色彩损失的最佳方法是用Lab模式编辑图像，再转换成CMYK 模式打印。

A. 对B. 错14. Flash由于使用了矢量方式保存动画文件，并采用了流式技术，特别适合于网络动画制作。

A. 对B. 错15. 视频是一种动态图像，动画也是由动态图像构成，二者并无本质的区别。

A. 对B. 错11.A 12. B 13. A 14. A 15。

B二、单选题1. 其表现形式为各种编码方式，如文本编码、图像编码、音频编码等的媒体是______。

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。

多媒体数据库及基于内容检索在当今数字化信息爆炸的时代，多媒体数据如图片、音频、视频等在我们的日常生活和工作中无处不在。

为了有效地管理和利用这些海量的多媒体信息，多媒体数据库应运而生。

同时，基于内容的检索技术也成为了从多媒体数据库中快速准确获取所需信息的关键手段。

多媒体数据库是一种能够存储、管理和处理多媒体数据的数据库系统。

与传统的关系型数据库不同，多媒体数据库需要处理的数据类型更为复杂多样，包括图像、音频、视频、文本等。

这些数据不仅具有大容量、高维度的特点，还存在着语义丰富、结构复杂等问题。

因此，多媒体数据库在数据模型、存储结构、索引机制等方面都有着独特的设计和实现方式。

在数据模型方面，多媒体数据库通常采用面向对象的数据模型或者扩展的关系模型来描述多媒体数据的复杂结构和语义关系。

例如，对于图像数据，可以将其表示为对象，包含图像的属性（如分辨率、色彩模式等）、图像的内容特征（如颜色直方图、纹理特征等）以及与其他数据的关联关系。

存储结构方面，由于多媒体数据的大容量特点，传统的磁盘存储方式可能无法满足性能要求。

因此，多媒体数据库常常采用分布式存储、缓存技术、数据压缩等手段来提高数据的存储和访问效率。

索引机制对于多媒体数据库的性能至关重要。

针对不同类型的多媒体数据，需要设计专门的索引结构。

例如，对于图像数据，可以基于颜色、形状、纹理等特征建立索引；对于音频数据，可以基于频率、时长、节奏等特征建立索引；对于视频数据，可以基于关键帧、镜头切换、运动轨迹等特征建立索引。

基于内容的检索是多媒体数据库中的核心技术之一，它允许用户根据多媒体数据的内容特征而非仅仅是元数据（如文件名、创建时间等）来进行检索。

基于内容检索的基本思想是首先对多媒体数据进行特征提取，然后将提取的特征与用户输入的查询特征进行匹配，从而找到相关的多媒体数据。

在特征提取方面，需要根据不同类型的多媒体数据采用不同的方法。

对于图像数据，可以提取颜色、形状、纹理等特征；对于音频数据，可以提取频谱、音色、节奏等特征；对于视频数据，可以提取关键帧特征、镜头特征、运动特征等。

第一章信息检索概述信息检索（IR）：将信息按一定的方式组织和存储起来，并根据用户的需要找出有关信息的过程。

信息素养:人们在解答问题时利用信息的技术和技能。

信息检索与文献检索的主要区别：文献检索是以获取文献信息为目的的检索，信息检索是收集，组织，存储一定范畴的信息，并根据用户需求查询文献中的信息或知识单元，比文献检索更深入。

信息检索的分类：1、根据检索手段不同可分为1）手工检索2）光盘检索3）联机检索4）网络检索 2根据检索对象形式不同可分为文本检索、数值检索、音频与视频检索。

信息检索的原理：通过对大量的分散无序的文献信息进行收集、加工、组织、存储，建立各种各样的检索系统，并通过一定的方法和手段使存储和检索这两个过程所采用的特征标识达到一致，以便有效的获得和利用信息源。

存储是检索的基础，检索是存储的目的。

信息检索语言是人们在加工、存储和检索信息时用来描述信息内容喝信息需求的词汇或符号及其使用规则构成的供标引和检索的工具。

信息检索系统是具有信息存储和信息查询功能的一类信息服务设施。

其物理结构：是信息检索所用的硬件资源、系统软件以及信息资源集合（数据库）的总和。

信息检索语言的主要目的：把存储和检索联系起来，把标引人员和用户联系起来，以便取得共同理解，实现交流。

信息检索的历史:最早的信息检索主要依靠信息分类。

1手工检索 2机械信息检索。

3脱机批处理检索是计算机初期使用的一种检索系统 4联机检索 5光盘检索 6 网络信息检索后四者统称为计算机信息检索信息检索的三个经典模型：1布尔模型 2向量空间模型 3概率模型1浏览型模型:扁平式模型、结构导向模型、超文本模型 2检索型模型：结构化模型、基于内容的检索型模型。

信息检索模型是信息检索的核心。

信息检索系统：是具有信息存储和信息查询功能的一类服务设施。

信息检索系统按功能划分5种类型:文献检索系统DRS、数据库管理系统DBMS、自动问答系统QAS、管理信息系统MIS、决策支持系统DSS.信息检索物理结构1计算机硬件2软件3数据库信息检索的逻辑结构是指系统所包括的功能模块或子系统及其相互关系。

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。

概述基于内容的视频检索的镜头分割技术随着经济社会的快速发展和科学技术的飞速进步，视频等多媒体格式的信息量越来越大，来源也更为广泛。

视觉成为人类接受外界信息的重要来源，其中，图像视频信息是视觉信息的主要表达方式，它所包含的信息量也是海量的，远远超过了文本、图片等数据格式。

图像视频在具体、生动、确切、高效等方面有许多优点，由于这些特点就使得人类最重要的通信方式主要为基于视频信息的通信方式和以视频格式传输或携带的信息通信方式。

这种视频信息方式更形象、更生动、更直观，更能够贴近或者还原于实际。

计算机传统上存储数据的方式是基于文本的。

视频数据信息已成为我们日常生活中不可或缺的重要内容，但由于它携带的信息量较大，也成为阻碍其发展的瓶颈，如何提高视频资源的检准率、检全率，其现实意义将非常重大，视频检索的第一步就是镜头。

1 镜头分割在基于内容的视频检索中作用为构建视频资源数据库，首先应对保存的视频文件进行结构化处理。

视频内容有四个层次，按从高到低的结构顺序，依次为视频序列、场景、镜头、帧。

帧是指在数据和数字通信中，按某一标准预先确定的若干比特或字段组成的特定的信息结构。

镜头是构成视觉语言的基本单位。

它是叙事和表意的基础。

在影视作品的前期拍摄中，镜头是指摄像机从启动到静止这期间不间断摄取的一段画面的总和；在后期编辑时，镜头是两个剪辑点间的一组画面；在完成片中，一个镜头是指从前一个光学转换到后一个光学转换之间的完整片段。

场景是指电影、戏剧作品中的各种场面，由人物活动和背景等构成。

连续的图像变化每秒超过24帧（frame）画面以上时，根据视觉暂留原理，人眼无法辨别单幅的静态画面；看上去是平滑连续的视觉效果，这种连续的画面叫做视频。

视频序列由数个视频场景组成，通常指单独的某个视频文件或者视频片段。

场景通常由一个或者多个镜头构成。

镜头由多个连续的图像帧构成。

图像帧指单幅静态的图像，是构成视频文件的最小单位。

在播放视频时，定格时的每一个画面就是一个图像帧。

简述基于内容的图像检索技术基于内容的图像检索技术是一种利用图像的视觉特征，通过计算机技术进行图像匹配和相似度计算，从而实现高效的图像检索。

它可以帮助用户快速地查找到需要的图片，也可以为图像分析和计算机视觉领域的研究提供支持。

本文将详细介绍基于内容的图像检索技术。

一、图像特征提取图像特征提取是基于内容的图像检索技术的核心步骤，其目的是从图像中提取出代表其内容的特征。

常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征、边缘特征等。

其中，颜色特征是最为常用的特征之一，它可以通过统计图像中各像素的颜色分布来提取颜色特征。

二、相似度计算相似度计算是基于内容的图像检索技术的关键步骤，其目的是计算待查询图像和数据库中图像之间的相似度。

常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。

其中，余弦相似度是最为常用的相似度计算方法之一，它可以用于计算图像之间的相似度。

三、图像检索算法基于内容的图像检索技术采用不同的算法进行图像检索，其中最常用的算法包括基于特征的检索算法和基于深度学习的检索算法。

基于特征的检索算法主要利用图像的视觉特征进行相似度计算和图像匹配，例如SIFT、SURF等算法。

基于深度学习的检索算法则是利用深度神经网络对图像进行特征提取和相似度计算，例如基于卷积神经网络的图像检索算法。

四、图像检索应用基于内容的图像检索技术在许多应用领域都得到了广泛的应用。

例如在电商领域，可以利用图像检索技术实现商品搜索和推荐；在娱乐领域，可以利用图像检索技术实现图像搜索引擎和相册管理；在医学领域，可以利用图像检索技术实现医学图像检索和诊断等。

五、图像检索的挑战基于内容的图像检索技术还面临着一些挑战。

其中最主要的挑战是图像的复杂性和多样性。

不同的图像可能存在着相同的特征，而相似的图像可能存在着不同的特征。

此外，图像的噪声、失真等因素也会影响图像检索的效果。

六、总结基于内容的图像检索技术是一种通过计算机技术实现高效的图像检索的方法。

２关键技术 ． 镜头分割视频流 中的镜头 ，是 由时间连续的视频祯
结合起来 ，以描述 视频节 目中有语 义意义 的事件 或活 动。这个工作称为镜头聚类。 （ ） 于分割的方法 。从一般 的角度来看 ，镜头 １ 基 聚类也可看作一个视频分 割问题 、与镜 头的时域分割不 同，这里不是也不能完全按 时间轴进行 切割 ，因为镜头 聚类 中镜头并不一定在播放 时间上连续 。可 以凭借助突 变或渐变检测将视频分成一 系列镜头 ，再根据 内容的相 关性结合镜头形成 聚类 。 （ 下转９ 页 ） ６
随着多媒体技术的发展和信息高速公路的出现 ，数 字视频的存储和传输技术都取得了重大 的进展 。视频检
索就是要从大量的视频数据 中找到所需 的视频 片断 。传
统 的视频检索只能通过快进和快退 顺序的方 法人工查 找 ，因而是一件非常繁琐耗时的工作 ，这显然已无法满 足多媒体数据库的要求 。用户往往希望只要给出例子或 特征描述 ，系统就能 自动地找到所需 的视频片断点 ，即
基站 １ 间的距 离 ；ｄ２ 之 ０ 是基站０ 与基站２ 间的距 离 ；ｄ 之 。 是车载终端与基站０ 之间的距离 ；ｄ是车载终端与基站 １ ｌ 之 间的距离 ；ｄ是车 载终端 与基站２ 间的距 离 。根据 ２ 之
效集成各种物流要素 的物流信息平台 ，可以为物流服务 供应商 、货物制造商和货 主提供统一高效 的沟通界面 ，
二 、内容
１视频数据 ．
１１ 频 数 据 的 结 构 ． 视
图像方式则采用基于运动 向量的参数模型 ，利用图像技
术获取运动 向量 ，从而建立模 型。 （ ）局部运动 向量 ２ 检测。视频 中的局部运动指场景中的 目标运动 ，它可看
描述视频（ 包括描述 它的元数据 ） 可从 以下３ 方面 个

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。

图像分类图像分类技术得益于两种技术的发展，一种是数据库技术，另一种是计算机显示技术。

从这两种技术角度来看，图像分类技术可以分为基于文本的图像分类系统和基于图像自身内容的分类系统。

基于内容的图像分类系统为了克服传统图像分类技术的局限性，人们开始寻求新的图像分类检索方法，于是出现了基于内容的图像分类技术，即使用图像本身的颜色、形状、纹理等视觉特征代替传统的手工填加关键字信息进行分类的技术。

基于内容的分类它直接对图像内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些特征和语义进行分类并建立索引，进行检索。

人们已经将研究重点转移到从图像的视觉内容中自动提取图像特征用于分类及检索上，并且已经开发了各类基于内容的图像视频分类检索系统。

其中较著名的有QBIC、Photobook、Foureys等。

这些系统主要利用了图像的低层次信息，如颜色、形状、布局、纹理等。

近几年来，基于内容的图像分类检索技术有了长足的发展，主要是基于低层次视觉特征的图像分类检索，比较成功的例子有IBM 公司的QBIC系统等。

但是针对高层次语义特征的图像分类检索系统还没有成熟的产品。

在基于内容的多媒体信息分类检索技术研究中，基于理解的文本分类检索已经有比较好的研究成果，但基于视觉特征和语义特征的图像、音视频分类检索尚处于研究开始阶段。

目前，在图像分类方面，还没有比较成熟的算法能够对所有的图像类型都进行有效的分类。

因此研究图像分类的有效算法对于图像检索技术发展具有十分重要的意义。

从不同的角度，图像可以分为不同的类别。

本文将图像根据功能不同分为图标类图像和图片类图像。

图片类图像在分类技术上，采用提取图像的颜色数，主体颜色，色彩的饱和度等图像基本特征的方法，根据图像低层次的可见特征进行分类。

这些种类不同的图像在视觉特征上有较大的区别，结合因特网中网页的相关文本信息可以实现语义级的分类。

图像的合理分类对提高基于内容的图像检索结果的准确性具有十分重要的作用。

万维网上的图像的类别一般如下照片类图片(Photograph)特点照片类图片通常指具有纹理或纹理趋势的实物图片或通过某些专门软件(如photoshop、3D Max等)处理产生的图片。

第二部分 基于内容的图像检索技术近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界的数字图像的容量正以惊人的速度增长。

无论是军用还是民用设备，每天都会产生容量相当于数千兆字节的图像。

这些数字图像中包含了大量有用的信息。

然而，由于这些图像是无序地分布在世界各地，图像中包含的信息无法被有效地访问和利用。

这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。

自从20世纪70年代以来，在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。

数据库和计算机视觉两大领域是从不同的角度来研究图像检索技术的，前者基于文本的，而后者是基于视觉的。

基于文本的图像检索技术（text-based image retrieval）的历史可以追溯到20世纪70年代末期。

当时流行的图像检索系统是将图像作为数据库中存储的一个对象，用关键字或自由文本对其进行描述。

查询操作是基于该图像的文本描述进行精确匹配或概率匹配，有些系统的检索模型还是有词典支持的。

另外，图像数据模型、多维索引、查询评价等技术都在这样一个框架之下发展起来。

然而，完全基于文本的图像检索技术存在着严重的问题。

首先，目前的计算机视觉和人工智能技术都无法自动对图像进行标注，而必须依赖于人工对图像做出标注。

这项工作不但费时费力，而且手工的标注往往是不准确或不完整的，还不可避免地带有主观偏差。

也就是说，不同的人对同一幅图像有不同的理解方法，这种主观理解的差异将导致图像检索中的失配错误。

此外，图像中所包含的丰富的视觉特征（颜色或纹理等）往往无法用文本进行客观地描述的。

90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。

为克服这些问题，基于内容的图像检索技术（content-based image retrieval）应运而生。

区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术自动提取每幅图像的视觉内容特征作为其索引，如色彩、纹理、形状等。

将扮演 主要 角色 、 发挥 重要 的桥梁作 用 。
１ 技 术 难 点 及 主 要 问题 ． ２
由 于 视 频 具 有 非 结 构 化 的 特 点 ． 就 要 求 在 基 于 这 内 容 的 检 索 系 统 的 设 计 过 程 中 首 先 要 解 决 视 频 的 结 构 化 问 题 合 理 的 结 构 化 表 示 将 有 助 于 后 续 的 特 征 和 内 容 分 析 及 用 户 检 索 ．其 中 较 为 成 功 的 是 镜 头 分 割 在 镜 头 检 测 的 基 础 上 ．就 可 以 实 现 基 于 镜 头 的 浏 览
维普资讯
图形图像
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基 于 内容 的视 频检 索技术
蔡 肯 ． 梁 晓 莹
（． 恺农 业技 术学 院 ， 州 ５ ０２ ２ 广东女 子职 业技术 学 院 ， 州 ５ １５ ） １仲 广 １ ２ ５； ． 广 １ ４ ０
摘 要 ： 于 内 容 的 视 频 检 索 系统 是 将 视 频 结 构 化 并 依 赖 视 频 数 据 中 的 视 觉 特 征 以 及 时 空 基
特 征 进 行 相 似 度 衡 量 的 系统 。讨 论 目前 国 内外 基 于 内 容 视 频 检 索 领 域 的 研 究 现 状 和
发 展 趋 势 ． 研 究 对 基 于 内容 的 视 频 检 索 的 关 键 技 术 和 方 法 。 并 关 键 词 ：视 频 检 索 ： 头 检 测 ； 键 帧 提 取 镜 关
０ 引 言
如 何 对 海 量 信 息 进 行 组 织 、建 库 以 达 到 快 速 、 有 效 的 检 索 成 为 当今 人 们 需 要 迫 切 解 决 的 问 题 。 当 用 但 户 希 望 从 浩 瀚 的视 频 数 据 库 中 检 索 感 兴 趣 的 资 源 时 ， 却 发 现 传 统 的 基 于 关 键 词 的 数 据 库 检 索 方 法 难 以 实 现 主 要 原 因 在 于 多媒 体 信 息 具 有 非 结 构 化 和 内容 其

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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。
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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

多媒体系统投标技术方案一、引言随着科技的不断发展，多媒体系统在各种场合的应用日益广泛。

本次投标的多媒体系统技术方案旨在为用户提供一套先进、实用、高效且具有前瞻性的多媒体解决方案。

我们将结合用户需求和行业趋势，提供一套全面的技术方案，以满足其对于高质量多媒体系统的需求。

二、需求分析根据用户需求，我们将为该多媒体系统提供以下功能：1、音视频播放：支持高清视频播放，无延迟，无卡顿。

音频播放清晰、立体声效果优秀。

2、互动功能：支持多种互动方式，包括但不限于触屏操作、无线投屏、语音识别等。

3、内容制作：提供内容制作工具，支持图片、音频、视频等多种素材导入，可进行实时编辑和调整。

4、智能化管理：支持远程管理和控制，可进行设备监控、故障诊断、系统升级等操作。

5、安全可靠：系统安全性高，能有效防止黑客攻击和病毒感染。

同时，具备数据备份和恢复功能，确保数据安全。

6、灵活扩展：系统具有良好的扩展性，可随时添加新设备或进行功能扩展。

三、技术方案1、系统架构：采用基于云计算的分布式架构，可实现负载均衡和容错处理。

同时，结合容器化技术，确保系统的稳定性和可扩展性。

2、音视频播放：采用先进的视频编解码器和音频处理技术，支持多种格式的高清视频播放。

同时，结合流媒体技术，实现音视频的实时传输和播放。

3、互动功能：采用触摸屏、无线投屏等技术，实现多种互动方式。

同时，结合语音识别技术，实现语音控制和交互。

4、内容制作：采用可视化编辑工具，支持多种素材导入和实时编辑。

同时，结合云端存储技术，实现数据的安全备份和共享。

5、智能化管理：采用远程管理技术，实现设备的远程监控和管理。

同时，结合人工智能技术，实现故障预测和自动修复功能。

6、安全可靠：采用多重安全防护措施，包括防火墙、入侵检测系统、数据加密等。

同时，结合备份和恢复策略，确保数据的安全性和完整性。

7、灵活扩展：采用模块化设计理念，方便新功能的添加和扩展。

同时，结合微服务架构，实现服务的动态伸缩和负载均衡。