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【摘 要】本文介绍了两种多媒体数据库的查询方法,分析了基于内容的检索特点和处理过程,阐述了图象数据查询和检索的基本过程和相关技术.
【关 键 词】多媒体数据库检索
多媒体数据库从作为传统数据库的一种高级应用开始,到作为适合多媒体数据的数据库管理系统,已经经历了十来年的研究与发展.传统数据库技术有一个根本的出发点,就是企图用一个统一的模式、统一的框架来描述、组织、处理客观世界所有对象.凡是不满足这种模式和柜架的对象就加以改造,而在改造过程中又不可避免地丢掉了许多语义信息.但多媒体数据类型却无法处理,也无法改造.研究表面向对象数据库是解决多媒体数据库较为科学的方法和工具,它可以方便灵活地处理图形、图像、声音、文字、动画等多媒体信息,尤其是具有层次结构的复杂对象.
一两种多媒体数据库查询方法
多媒体数据库查询方法分为基于表示和内容两大类.基于表示的检索目前已相对成熟,并且得到广泛的应用.基于表示形式的检索与数据类型和数据结构有关,在进行检索时,只需对关键字检索表进行检索
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二基于内容检索的特点
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随着多媒体技术的普及,人们将大量接触和处理多媒体信息,但每一种媒体数据都存在难以用符号化的方法进行描述的问题,如图像中的颜色、视频中的运动、音频中的音调等.当用户需要利用这些信息线索对数据进行检索时,传统的数据库采用关 键 词的检索方式是不能完成的,为了满足这种更深层次的检索即基于内容的检索,就要先了解它的特点：一是从媒体内容中提取信息线索；二是提取特征的方法多种多样；三是人机交互进行基于内容的检索是一种近似匹配.
三基于内容的检索的体系结构
基于内容的检索作为一种信息检索技术,如超媒体系统、会议系统、多媒体信息系统等,提供基于多媒体数据内容的信息查询和检索.因此,应将基于内容的检索设计为多媒体数据库的检索引擎结构,在体系结构上划分为两个子系统：特征提取子系统和查询子系统,如下图所示.
第一,目标标识.为用户提供一种工具,以全自动或半自动的方式标识静态图像、视频镜头等媒体区域,以便针对目标进行特征提取并查询.
第二,特征提取.对多媒体数据进行特征提取,提取用户感兴趣、适合检索要求的特征.特征提取可以是全局性的（如整幅图像的视频镜头）,也可以是有针对性的（如视频中的运动对象）等.
第三,数据库.生成的数据库由媒体库、特征库和知识库三部分组成.媒体库包含图像、视频、音频、文本等多媒体数据；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；知识库表达可以更换以使用各种不同的应用领域.
第四,查询接口.友好的人机交互界面是检索系统不可缺少的.在基于内容的检索中,由于特征不直观,因此必须为其提供一个可视化的输入手段,还应在用户界面提供查询结果的创览功能.
第五,检索引擎.检索是利用特征之间的距离函数进行相似性检索.对于不同类型的媒体数据有不同的相似性检测算法,检索引擎中有一个有效可靠的相似性检测函数集.
四基于内容检索的处理过程
基于内容的查询和检索是一个逐步求精的过程,也是一种特征不断调整,重新匹配的循环过程.用户查询一个数据对象时,利用人机界面提供的输人方式形成一个查询条件,将查询特征与数据库中的特征按照一定的匹配算法进行匹配,然后把满足一定相似性的一组候选结果按相似度大小排列返回给用户,对系统返回的查询结果,用户可以通过测览挑选满意的结果,也可以从中选择一个示例,进行特征调整,最后形成―个新的查询条件,如此逐步缩小查询范围,直到用户对结果满意为止.基于内容检索的处理过程包括如下过程：一是初始检索说明,二是相似性匹配,三是特征调整,四是重新检索.该过程直到用户放弃或得到满意检索结果为止.
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五结束语
本文研究的是多媒体图象数据的查询和检索方法.多媒体数据库基于内容检索技术是目前数据库研究的一个热点问
题.高效快速地对媒体数据进行检索,首先要建立数据生成子系统和数据查询系统,生成媒体库、特征库、知识库等数据库；然后要对图象进行分割、提取特征、分类描述,分类结果存入相应的数据库中；最后进行相似匹配,完成查询和检索过程.
参考文献
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