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文檔簡介
1、在當前信息化和網(wǎng)絡(luò)化迅速發(fā)展的社會,對跨媒體內(nèi)容檢索已經(jīng)成為信息檢索領(lǐng)悟中比較重要的研究熱點。與傳統(tǒng)信息檢索不同的是,跨媒體信息檢索的對象不是單一類型的多媒體對象,往往包括圖像、聲音以及視頻等格式的數(shù)據(jù)。在研究跨媒體信息檢索領(lǐng)域中,對于不同類型的多媒體信息檢索處于尚不成熟的階段。人們在對信息進行識別的過程中,往往需要對不同類型的信息進行感性認識,包括視覺、聽覺等信息進行綜合分析,形成整體認知。要實現(xiàn)這一點,需要對多媒體信息檢索和管理的時
2、候利用跨媒體信息檢索方式進行比對。
對于跨媒體檢索技術(shù)的發(fā)展,離不開傳統(tǒng)基于內(nèi)容的多媒體檢索技術(shù)。自從二十世紀九十年代以來,各種基于內(nèi)容的多媒體檢索技術(shù)將計算機視覺、模式識別、數(shù)據(jù)庫技術(shù)以及機器學習等技術(shù)綜合起來,形成多角度分析的機制,彌補了傳統(tǒng)單一類型多媒體信息檢索的弊端,大大提高了在大數(shù)據(jù)量情況下的信息檢索的效率??缑襟w信息檢索最初基于內(nèi)容的檢索技術(shù),應(yīng)用于對圖像的各種信息進行提取,例如顏色,紋理,形狀等特征向量作為圖
3、像索引的切入點?;谶@種技術(shù),可以轉(zhuǎn)移到基于內(nèi)容的視頻和音頻數(shù)據(jù)檢索中,依然可以達到較為理想的效果。但是這些方法大多基于單一類型的多媒體數(shù)據(jù)作為檢索對象,對于不同類型之間的數(shù)據(jù)往往不能實現(xiàn)交叉檢索,例如利用音頻數(shù)據(jù)與圖像數(shù)據(jù)對比,可以實現(xiàn)人臉與語音雙重識別問題。
論文中對媒體底層特征的提取進行了詳細研究,并利用PCA降維來縮小計算量。針對音頻例子,采用MPEG實現(xiàn)音頻數(shù)據(jù)的壓縮,利用基于模糊C-均值聚類算法對聚類質(zhì)心進行提
4、取分析,借助Mel倒譜系數(shù)比較和計算,得到相似度結(jié)果;針對圖像,利用小波變換提取圖像邊緣,分析圖像中的顏色特征、紋理特征等,通過計算其7個不變矩組成表達這幅圖像的特征向量,計算其距離函數(shù)得到相似度結(jié)果。
本文的研究基于對單一類型多媒體數(shù)據(jù)的檢索技術(shù),實現(xiàn)跨媒體數(shù)據(jù)的綜合檢索。針對圖像、音頻等多媒體數(shù)據(jù)進行交叉比對,把數(shù)據(jù)底層最小粒度的特征進行向量化,借助相關(guān)矩陣的收斂運算,研究了圖像與音頻數(shù)據(jù)的跨媒體相關(guān)性分析,并通過對多
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