多媒体数据库——基于内容检索系统

多媒体数据库基于内容检索系统的工作原理：

          基于内容的检索作为一种信息检索技术，接入或嵌入到其他多媒体系统中，提供基于多媒体数据库的检索体系结构。

      基于内容的检索系统分为两个子系统，分别为特征抽取系统和查询子系统。

     

系统包括如下功能模块：

          a:目标识别：为用户提供自动或半自动识别静态图像、视频、镜头的代表帧；对动态目标进行特征抽取、查询、处理，进行整体的或局部的内容检索，可采用全局特征或局部特征。

          b:特征抽取：提取用户感兴趣又适合于基于内容检索的特征（颜色分布情况，颜色的组成情况、纹理结构、方向对称关系、轮廓形状的大小）

          c:数据库：多媒体数据库（声音、文字、图像等）、特征库（预处理特征）、知识库（知识表达）

          d:查询接口：三种输入方式：交互输入方式，模板选择输入方式，用户提交特征样板输入方式。多媒体特征组合功能和查询结果浏览

          e:检索引擎：利用特征之间的距离函数来进行相似性检索。对于不同的特征用不同的相似性算法

          f:索引/过滤：通过索引和过滤达到快速搜索的目的，把全部的数据通过过滤器变成新的集合再用高维特征匹配来检索。

 

基于内容检索的工作过程包括以下几个步骤：

提交查询要求：利用系统人机交互界面输入方式形成一个查询主条件。

相似性匹配：将查询特征与数据库中的特征按一定的匹配算法进行匹配。

返回候选结果：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。

特征调整：对系统返回的一组初始特征的查询结果，用户通过浏览选择满意的结果，或进行特征调整，形成新的查询，知道查询结果满意为止。

 

       抽取特征和语义，利用这些内容特征建立索引并进行检索，过程中主要以图像处理、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。

     

      基于内容检索的多媒体是一个新兴的研究领域，但也存在一些问题，主要包括：多媒体特征的描述和特征的自动提取、多媒体的同步技术、匹配和结构的选择问题，以及按多相似性特征为基础的索引、查询和检索等。