多媒体数据库的关键技术:特征的提取与索引

该文的中心议题是多媒体对象特征的提取与索引,其中,在特征的提取方面概述了当前科学界在这个领域取得的成果;在特征的索引方面,结合已有的多维索引结构树,给出了一个适合MMDBMS的数据结构MIX-TREE。

一种用于电视新闻节目的播音员镜头检测算法

提出一种播音员镜头自动检测算法.利用播音员镜头频繁出现的统计规律,基于自动聚类方法找出候选播音员镜头,然后根据播音员镜头出现的时空特征,用神经网络分类器对候选播音员镜头进行确认,从而实现对播音员镜头的检测.该算法是自动分析电视新闻节目内容的重要手段之一,对建立视频数据库索引是必不可少的.实验结果表明,该方法具有准确、快速的特点,可有效地应用于视频检索系统.

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。

分布式超媒体数据库系统的系统结构和组成

叙述了一种分布式超媒体数据库系统（ＨＤＢ）的系统结构、节点和链模型以及系统的组成。ＨＤＢ具有分布式宏文献结构，采用超媒体形式的节点和链来管理多媒体信息，可以实现过滤浏览、基于内容检索、多级导航等功能。ＨＤＢ由超媒体数据库创建、表现与查询、宏文献服务器、媒体服务器。

多媒体数据库的时态索引技术

针对多媒体数据库中具有时态特性的媒体对象，提出一种基于区间的索引机制，目的是为了提高时间检索的性能。这种时态索引可以快速查找任意时间段中的时态对象，它能有效地支持多种时态关系操作符；支持多种时态集函数；支持时态ＪＯＩＮ操作等等。

多媒体数据库检索的一种并行算法

本文描述了并行算法在多媒体数据库中的应用。重点介绍了K-树模型和建立在K-树模型上的一种基于内 容、多特征匹配的多媒体并行检索算法。在K-树模型下,每一多媒体数据类型可被视为一个K维的数据集合,它能 在保证检索精度的情况下显著提高检索速度。通过在Beowulf机群系统上的性能测试验证了该算法的有效性。

新闻视频主持人镜头的半屏幕检测算法

提出了一种电视新闻节目主持人镜头的自动检测方法。该算法可用于新闻节目的自动内容分析和检索。方法分为两步。在第一步中,把屏幕分为两部分:左屏幕和右屏幕,并分别加以检测,然后依据主持人镜头在一个新闻节目中频繁重复出现的特性对候选主持人镜头进行聚类。在第二步中,根据主持人镜头出现的时空特性,利用主颜色直方图检测出正确的主持人镜头。实验结果表明该方法有很高的正确率和适应性。该方法可用于新闻节目内容的自动分析和检索。

基于内容的多媒体数据库索引算法研究

分析了多媒体数据库信息检索的索引算法,并且对k-means聚类算法中初始聚类数目和聚类中心的设定进行了改进,设计了一种用于大容量图像数据库的索引方法.在1万多幅风景图像数据库上反复进行实验,结果表明该算法能够有效地支持大容量图像数据库的基于内容的检索.

自适应近似树

在大规模多媒体数据库中进行基于内容的检索 ,高维数据索引结构的研究是重要问题 .提出了一种有效的高维索引结构——自适应近似树 ,阐述了它的结构 ,给出了构建和检索算法 .它结合了树结构和顺序检索的共同优点 ,针对不同的数据分布情况可以自适应地调整结构 ,维数较低或数据分布偏斜较大时它呈现树的结构 ,高维或数据分布密集时呈现顺序扫描的结构 ,以达到更优的检索效率 .在结构上 ,对 MBR使用了压缩存储的方法以节省存储空间 ;在算法中充分利用了空间划分是 MBS和 MBR共存的特点 ;减少了大量复杂的计算 ,从而大大提高检索效率 .

计算机多媒体技术在医学院校管理中的发展与应用

医学院校自1987年卫生部部属院校引进美国DEC公司VAX系列小型机开始,已有近20年的时间,期间在计算机专业人员、管理人员的共同努力下,在学校人事、科研、档案、财务等部门计算机管理已经实现,并取得较好的效果,但总体上与国外医学院校的应用水平有较大差距.特别近年来多媒体技术的普及与应用;使原有简单文字管理及信息传递显得满足不了管理上的需要.而具有声、像、图文为一体的多媒体教学、管理系统将逐步得到应用.如学校学籍管理、职工档案管理中将个人图像、声音录入多媒体管理系统,结合原有文字库中的信息,为院校现代化管理、卫生部属院校信息网络的互连等具有重要意义.光电技术的飞速发展使多媒体技术所需设备如4倍速光驱、大容量硬盘、音、视频卡等在性能价格比方面具备了普及的条件,而先进的多媒体开发平台又为管理人员提供了良好的开发、生成管理系统的工具.各部门管理人员由于本身计算机知识掌握水平的差异,使得他们独立开发综合性管理系统有相当大难度,这就要求计算机专业人员必须深人到应用部门实地开发与设计适合于应用的多媒体管理系统.使管理部门中管理人员通过菜单或图像提示进行操作,提高他们使用计算机管理日常工作的能力,也使各部门间利用计算机进行信息检索与传递提供了现代化手段.

多媒体数据库系统设计的关键技术研究之一:特征的提取与索引

首先在分析MMDBMS体系结构的基础上,指出MMDBMS设计中的关键技术及其相互关系。本文的中心议题是多媒体对象特征的提取与索引,其中,在特征的提取方面概述了当前科技界在这个领域取得的成果;在特征的索引方面,结合已有的多维索引结构树,给出了一个适合MMDBMS的数据结构MIX-TREE。

多媒体数据库的元数据存储与检索

给出了多媒体数据库的元数据结构 ,对元数据的生成、基本媒体元数据 (文本元数据、音频元数据、图像元数据和视频元数据 )的存取方法进行了论述。描述了多媒体数据库的查询语言和查询管理结构。从媒体的内容及信息特征入手 ,抽象出元数据的存储与检索方法。

基于超平面树形的高维索引算法

"自适应集群距离边界"高维索引方法虽可得到查询点与聚类之间更紧致的距离边界,但该方法需要大量的边界距离计算,当集群个数增加时无法兼顾过滤能力和CPU性能,且没有在候选集群内部提供高效的剪除机制。本文提出一种新的以超平面聚类为基础的索引结构Tree HB来提升最近邻查询性能。首先,用层次化聚类方法聚类,将聚类结果用树形结构进行管理,在保证过滤能力的前提下,可降低距离下界计算量,减少CPU开销。其次,在候选集群内部设计一种新的剪除机制,进一步过滤无关数据元,降低I/O开销。结果证明,这种新方法性能优于原有的超平面索引方法及其他著名的高维索引方法。