人工智能技术在多媒体安全中的应用策略——评《多媒体与人工智能安全研究极简综述》

信息技术飞速发展,多媒体数据已成为现代社会中信息传播的重要载体。然而由于多媒体数据的易复制性、易篡改性及在网络中的广泛传播,给信息安全带来了新的挑战。人工智能技术为多媒体安全领域注入了新的活力,通过深度学习、机器学习等先进手段,人工智能技术能够高效识别、分析并处理多媒体数据中的安全隐患,为多媒体内容的保护、版权维护及真实性验证提供了强有力的支持。人工智能技术在多媒体安全中的应用实践,既可提升信息安全防护的智能化水平,亦可在维护网络环境健康、促进信息传播秩序、保障个人隐私权益等方面发挥重要作用。

多媒体数据自适应多尺度分块压缩仿真研究

在多媒体图像数据压缩过程中,为了减小数据体积,通常需要牺牲图像的一些细节和精度,这会导致部分信息的丢失。为了提高压缩效果,以多媒体图像为例,提出一种面向多媒体数据的分块无损压缩算法。通过四叉树算法对多媒体图像展开分块处理,通过结合边缘特征和方向特征的多尺度小波变换算法获取多媒体图像每层子带图像块的自适应采样率,基于纹理块和平坦块的自适应多尺度分块压缩感知方法完成多媒体图像数据的分块无损压缩。实验结果表明,所提算法的压缩效果更好,不仅能够实现数据有效压缩,而且不会损失图像信息,且压缩时间较短,整体应用效果更好。

多媒体数据挖掘的体系结构和方法

提出了一个多媒体数据挖掘系统的一般结构(M3)，包括多媒体数据库(MD)、多媒体挖掘引擎(MME)和多媒体挖掘界面(MMI)，重点分析了几种挖掘方法（分类、关联和聚类）在多媒体挖掘中的应用。针对不同的媒体，如图像、音频、视频，讨论了各自的挖掘特点和主要挖掘内容。

多媒体数据库及其教育应用

多媒体信息现已成为计算机信息处理系统的主要数据资源,如何对这些信息关联度大、结构复杂、媒体处理要求高的多媒体数据进行有效的管理和使用,成为多媒体信息系统的一大技术难题。本文介绍多媒体数据、多媒体数据管理的基本概念,并且简述了多媒体数据库管理系统的基本功能及组织结构和多媒体数据库中基于内容的检索技术,最后阐述多媒体数据库在教育中的应用。

多媒体数据挖掘中数据间的相似性度量研究

聚类是多媒体数据挖掘的重要任务之一,数据之间的相似性度量是聚类的基础和前提。多媒体数据的特征矢量通常都是数十维甚至数百维的,但传统的相似度量方式一般只适用于低维数据。在分析高维数据特性的基础上,提出了一个新的度量方式。通过使用一个特定的策略对原始数据空间进行网格划分,该方法较好地避免了噪声数据对高维数据相似性度量的影响。实验证明此方法是有效的。

多媒体数据语义鸿沟问题分析

针对多媒体数据语义鸿沟已成为制约多媒体数据进一步应用的瓶颈问题,对语义鸿沟问题的来源进行了分析,并在此基础上对该问题进行了细化和扩展。将语义鸿沟问题扩展为思维与自然语言鸿沟、人机交互鸿沟、特征提取鸿沟、实体语义鸿沟和抽象语义鸿沟等层次。通过分析现有的多媒体数据获取方式,提出了解决语义鸿沟问题的可行思路。

多媒体数据库的关键技术:多媒体数据模型

该文在分析多媒体数据库MMDBMS体系结构的基础上,指出了MMDBMS设计中的关键技术及其相互关系。然后在mpeg-7标准的背景下,重点描述了一个面向对象的多层框架结构的多媒体数据模型UMMD。

云系统中面向海量多媒体数据的动态任务调度算法

在云计算环境下,对处理海量多媒体数据的作业以及任务调度与资源分配算法进行建模,在此模型下提出一种云计算环境下面向海量多媒体数据的动态任务调度算法.算法以云系统中海量多媒体数据文件的分块多副本存储形式为基础来规划并行处理任务,以文件块和副本的映射关系为特征对云系统中数据节点执行聚类,以已执行完毕任务的历史反馈信息为基础来动态调度未执行任务.实验结果表明提出的算法对提高系统资源利用率和负载均衡有显著效果.

分布式多媒体数据库系统

着重分析分布式多媒体数据库系统的特有问题 ,包括实时性、时空同步以及服务质量的描述与实现等 .给出了解决这些问题的策略和方法 .研究了各种不同的实现途径——远程调用、中间件和 Agent构造的方式 ;指出了这些实现方法的优点及其不足 .

在建模语言Apla中实现多媒体数据库应用的方法研究

随着信息技术在各大领域的广泛应用,产生的多媒体数据所占比例越来越大,对多媒体数据处理的需求也越来越多,高级程序设计语言支持多媒体数据处理的功能也变得尤为重要.采用模型驱动的思想,在支持模型驱动软件开发PAR平台的Apla→Java程序自动生成系统中,扩充对多媒体数据处理的功能,并提出多媒体数据处理机制和Apla中基于关系代数的文本处理机制自然融合,包含了对多媒体数据处理的Apla语言程序,可以通过Apla→Java程序自动生成系统自动转换成等价的Java程序,使得Apla语言具有对多媒体数据处理的能力.

数字图书馆与多媒体数据库的检索技术

讨论了数字图书馆中多媒体数据库的索引问题,特别讨论了多媒体数据中视频数据的检索系统-基于内容的视频检索系统。介绍了基于颜色特征、形状、模型和压缩域的镜头切分算法,以及关于颜色、纹理、形状、运动特征等特征信息提取核心技术。

数字图书馆中多媒体数据挖掘的体系结构和方法

分析了目前数字图书馆的发展对多媒体数据挖掘提出的需求,提出了一种适合多媒体数据挖掘的系统框架,一般结构和挖掘过程;描述了各种媒体可用于挖掘的技术;讨论了多媒体数据挖掘技术今后发展可能遇到的问题和面临的问题。

实时多媒体数据多点传输的IP组播技术及实现

介绍了多媒体数据的多点网络传输技术 ,并详细阐述了如何利用IP组播协议实现多媒体数据的实时多点传输的方法 ,同时给出了编程实例。

基于对象-关系模型的多媒体数据模型设计

通过对多媒体数据特征的分析,在比较了关系模型和面向对象模型的优缺点后,提出了基于对象-关系模型的多媒体数据建模方法。设计了一个多媒体数据建模的基本框架,并结合具体例子实现了这一模型。

基于关系矩阵融合的多媒体数据聚类

针对目前多媒体聚类研究中如何挖掘和利用不同数据集之间统计关系的问题,提出一种基于关系矩阵融合的聚类方法,首先,对图像和音频数据集中提取的特征矩阵进行相关性分析和子空间映射,进而在全局范围内对图像相似度、音频相似度以及图像和音频的相关度进行融合与优化,最后,采用基于相似度的循环迭代算法进行图像和音频聚类.对比实验从多个角度验证了文中方法的有效性,并能较好地应用于多媒体交叉检索.

多媒体数据库索引技术的研究与实现

现有的数据库索引技术,普遍不能适应多维空间属性的搜索,特别是无法对大容量的多媒体数据进行基于内容的检索。文章分析研究了多媒体数据库的索引结构和索引算法,设计了一种用于大容量图像数据库的索引方法。实验在1万多幅的图像库上反复进行,结论证明该算法能够有效地支持大容量图像库的基于内容检索。

TCP友好拥塞/速率控制算法及其在多媒体数据传输中的应用

基于 Internet的以 U DP为传输协议的实时多媒体数据传输 ,需要在保证实时性和可靠性基础上 ,能够与Internet其它服务所使用的 TCP协议共享有限的带宽 ,基于这种需要 ,该文在研究了多种拥塞控制算法的基础上 ,提出了一种简单实用的 TCP友好拥塞 /速率控制算法 ,并将该算法应用在一个实用的 Internet IP电话软件Free Phone中 .通过试验证明 ,该方法实用有效 。

基于长期学习的多媒体数据库相似性检索

基于内容的相似性检索是多媒体数据库研究的重要内容之一.近年来,利用用户相关反馈技术改善检索性能的研究成为新的热点.但是,在传统的相关反馈方法中,系统积累的反馈历史数据未得到充分利用.为了进一步提高检索系统的性能,提出了一种对相关反馈序列日志进行协同过滤在线分析的相关反馈检索方法.该方法使用编辑距离对用户的反馈序列进行相似性度量,并根据协同过滤的思想对数据库中的媒体对象与当前检索的语义相关性进行预测,从而改善检索的效果.实现了一个图像数据库检索原型系统.对11 000幅图像数据库进行的实验表明,与传统相关反馈技术相比,该方法对检索性能有明显的改善.

分布式多媒体海量数据管理系统的设计与应用

针对海量多媒体数据管理的特点 ,设计实现了基于分布式通信网络的海量多媒体数据管理系统。在对多媒体数据管理的关键技术进行分析的基础上 ,阐述了该管理系统的设计模型 ,各模块的功能以及系统所具有的分布性、实时性、同步性和良好服务质量的特点。并通过具体的应用实例 。

多媒体数据库的主要问题、研究内容与实现方法

在分析多媒体数据库管理系统ＭＤＢＭＳ主要问题的基础上，提出并讨论了研究和实现ＭＤＢＭＳ的主要内容和关键技术，并提出３种实现方法：扩充关系数据库方法。