多媒体缩略new

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1、第一章:绪论一:多媒体数据分类?文本、图形、图像、声音、视频、动画二:3种检索技术(元数据、文本、内容、语义)及其优缺点?文本检索技术比较成熟;不用提取特征,检索速度快,效率相对高;有很强的数学理论基础,比如布尔模型、概率模型等。文本标注比较浪费人力成本;标注带有主观性和片面性,对音视频不太适用;浪费时间,实时性较差。内容检索能让计算机自动提取特征,避免了文本检索的主观性和片面性;实时性较强;采用相似性匹配,可提供较全面的相关项。目前此技术只停留在底层特征的提取和相似性匹配,不能满足人的用户需求;有些无关项进入检索结果;此技术的检索结果与人的感知存在鸿沟。元数据检索???三:为什么传统的DB

2、MS不能存储和管理多媒体?1.信息时代的到来。信息量和信息类型剧增。2多媒体数据是不规范的传统的数据库存储和管理的是规范的数据,比如字符型,数值型,逻辑型等。它们都可定义特定的长度,有取值范围。但多媒体数据,如图象、音频、视频等则不然。多媒体信息特征与结构化信息的特征和需求不同,另外多媒体数据的检索往往需要用到基于内容的检索。而传统规范数据的检索只需要根据值就可以了。所以传统的数据库不能有效地处理多媒体信息。第二章一:压缩技术有损压缩:预测编码、变换编码、基于向量的编码、???无损压缩:Huffman编码、词典编码、算术编码、行程编码、游程编码二:JPEG压缩主要步骤及框图?步骤:1)对图像

3、进行预处理,分成8*8的小块。2)对每个小块进行正向的离散余弦变换(DCT变换),得到DCT系统,把右下角很小的系统取0.3)进行量化。亮度标准和颜色标准两个模板,用模板和(2)中得到的系数进行比较。(使用加权函数对DCT系数进行量化,这个加权函数对于人的视觉系统是最佳的。)4)编码。(使用Huffman可变字长编码器对量化系数进行编码)框图:图像准备——>图像处理---à量化----à熵编码三:压缩标准?图像标准:传统的JPEG标准、JPEG-LS、JPEG2000、BMP/GIF/PNG/TIFF视频标准:MPEG-1,2,4,7,21;MHEG第三章一:为什么IR在多媒体数据库中很重要

4、?信息检索通常指文本信息检索,包括信息的存储、组织、表现、查询、存取等各个方面。其核心为文本信息的索引和检索(例如提取关键字、对文档进行分类和提取文档摘要)。信息检索技术多多媒体内容管理和信息检索的重要性表现在两个方面:首先,在当前信息爆炸的时代,半结构文本和自由文本是其中的一类重要资源。其次,文本可以多其他媒体(如图像、音频、视频等)进行标注,然后利用成熟的IR技术进行多媒体信息检索。二:文本检索的4个模型?概率:基于概率论向量:基于代数布尔:基于集合论集群:基于以上3种IR基础上三:查全率和查准率?画关系图。第五章一:音频检索的大致框架、步骤?第一步:“分段分类”。即把一大段音频进行分段

5、,再对各段进行分类,归结到一些常见的类型(比如语音、音乐和一般的波形音频)。第二步:“处理索引”。即根据第一步得到的不同音频分类结果,分别用不同的方法进行处理和索引(比如如果音频类型是语音,使用语音识别方法),查询输入的音频示例也进行类似处理。第三步:“相似性比较”。比较查询索引和数据库中的音频索引,返回最相似的音频片段。原始声音记录特征提取分段分类索引音频数据库搜索引擎浏览结果用户提交的特征或音频示例用户二:音频的3种特征?-------119页1.时域特征(幅值-时间表示)—以时间维为标准来研究信号的特征变化:短时平均能量,过零率,静音比,线性预测系数2.频域特征(幅值-频率表示)---

6、:频谱中心FC,带宽BW,谐音,音调,频率特征系数,3.声谱图:能同时说明时间、频率和幅值的关系4.主观特征:音色,节奏,响度,亮度,音调第六章一:图像检索(CBIR)框图?步骤:首先,对收集到的大量图像进行特征提取建立图像特征数据库(类似IR中的索引),这些特征分为4大类:颜色、纹理、形状和空间关系。其次,计算机对用户查询的示例图片进行相似的特征提取,构造出相应的特征向量。第三,把示例图片的特征向量和特征库中的索引进行相似相匹配,计算向量间的距离。第四,检索系统把检索到得图片显示给用户。第五,用户进行反馈,检索系统进行查询向量优化,直至得到用户满意的图片。框图:相似性匹配特征提取使用索引检

7、索特征提取用户查询要求特征向量图像集合图像特征数据数据库库查询结果相关反馈二:图像特征(颜色、纹理、形状、空间)及各特征检索的优缺点?优点缺点颜色稳定性好,“保3不变”即平移、旋转和尺度不变性;区域内所有像素点对颜色特征都有贡献;只反映整体特征,丢失了图像内对象的局部特征;忽略了像素间的空间关系;易受到背景色的干扰;对亮度和噪声比较敏感;纹理物体表面的内在特征,包含了结构安排和周围环境的关系;具有旋转不变性;

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