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第４期（总第７６期）　№１（Ｓｅｒｉａｌ№７６）　情报探索　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　２０００年１　２月　

Ｄｅｃ．２０００　

多媒体数据基于内容检索综述　黄　蕾　（南开大学国际商学院图书馆学系　天津３０００７１）　摘要试对多媒体数据基于内容检索的概念、特点、类型、系统结构、检索过程、实际应用　厦有待研　究的关键技术等方面进行综合论述　

和字符型为主。而在多媒体数据库中集成图像、视频、　音频等非格式化信息，它们具有数据量太、信息不定　长、结构复杂等特点　每一种媒体数据都有一些难“用　字符和数字符号描述的内容线索．如图像中某一对象　的形状、颜色和纹理，视频中的运动，声音的音调等。当　用户要利用这些线索对数据进行检索时，首先要将其　人工转化为文本或关键词形式　这种转换带有一定的　主观性，且极其费时　因而仅仅基于关键诃的检索已不　能满足用户的检索要求。数据库及其它信息系统不仅　要艟对图像、视频和声音等媒体进行存储以及基于关　键字的检索，而且要耐多媒体数据内容进行自动语义　分析、表达和检索。基于内容的检索正是这样一种应运　而生的多媒体数据库检索方法＝　１暮于内窖检索的概念　基于内容的检索（ＣＢＲ，即Ｃｏｎｔｅｎｔ　Ｂａｓｅｄ　Ｒｅ　ｔｒｉｅｖａＤ是多媒体数据库信息检索中的一门新兴的技　术。它是指从多媒体数据中直接提取出对象的语义、特　征（如图像的颜色、纹理、形状．视频中的镜头、场景、镜　头的运动，声音的音色、音调、响度等），然后根据这些　线索从大量存储在数据库中的媒体进行查找，检索出　具有相似特性的媒体数据来　ＣＢＲ能从大型分布数据　库（索）中、以用户可以接受的响应时间，查询到所要求　的信息。它不需要理解或识别媒体中的对象，所关注的　是基于内容．并快速地发现信息。　２基于内窖检索的特点　（１）　综合性学科为基础：基于内容检索属于多媒　体韵综合集成技术：它利用图像处理、模式识别、计算　机视觉、图像理解等学科中的　些方法作为部分基础　技术，从认知科学、用户模型、图像处理、模式识别、知　识库系统、计算机图形学、数据库管理系统．“及信息　检索等领域中获得启发，引人新的媒体数据表示和数　据模型．产生出有效、可靠的查询处理算法和可砚化查　询接口，以及与领域无关的检索技术和系统结构　（２）客观性：从媒体内容中提取信息线索　基于内　容的检索突破了传统的基于表达式检索的局限．它直　接对图像、视频、音频内容进行分析，抽取媒体语义和　视觉、听觉等特征，利用这些内容特征建立索目ｆ，并进　行检索。由于突破了传统的基于文字表达符的局限．避　免了用字符标识图像的转化过程，从而太大提高了检　索过程的效率和适应性。　（３）相似性比较：基于内容的检索是一种近似匹　配　由于对内容的表示不是一种精确描述＋因此，ＣＢＲ　采用相似性匹配的方法逐步求精．以获得查询结果，即　不断减小查询结果的范围，直到定位于要求的目标，这　是一个迭代过程。这一点与常规数据库检索中的精确　匹配方法不同。　（４）交互性查拽：ＣＢＲ系统充分发挥人和计算机　各自的长处，利用人对于物体的内容特征比较敏感、而　计算机善于从大量数据中标识对象和从事重复性的工　作，把交互操作引人到查询过程中。　（　）直观的查询方式＝　（６）大型数据库（集）的快速检索。　３基于内容检索的系统结构　完整的ＣＢＲ系统一般由两个子系统掏成，即数据　库生成子系统和查询子系统　每个子系统由相应的功　能模块和部件组成　（１）对象标识：为用户提供种工具，以皇自动或　半自动（需用户部分干预）的方式对静志图像　视频镜　头的代表帧等媒体中用户感兴趣的区域（静态对象）及　

维普资讯 http://www.cqvip.com 第４期（总第７６期）　黄蕾：多媒体数据基于内容检索综述　４５　视频序列中的动态对象进行标识，“便针对对象进行　特征提取、描述和查询。如果进行整体内容的检索，则　可利用全局特征，而不用对象标识功能。对象标识是可　选的。　（２）特征提取：对视频、图像等多媒体数据自动或　半自动地提取用户感兴趣的、适台检索要求的特征。特　征提取可以是全局性的．如针对整幅图像和视频镜头，　也可以是针对某十对象的，如图像中的子区域、视频中　的运动对象等。　（３）数据库：数据库由媒体库　特征库和知识库组　成。媒体库包含多媒体数据，如图像、视频、音频、文本　等：特征库包含用户输＾的客观特征和预处理自动提　取的内容特征｛知识库包含领域知识和通用知识，其中　的知识表达可以更换．“适应不同领域的应用要求　（４）用户查询和浏览接口：主要以示例查询（ＱＢＥ）　和模糊描述等可视查询形式向用户提供查询接口。查　询允许针对对象、整件图像、视频镜头　及任意特征的　组台形式来进行。由于多媒体数据的视觉和听觉特性，　不仅查询时需要通过浏览确定查询要求，而且查询后　返回的结果也需要浏览．尤其是视频浏览。　（５）检索（匹配）目ｉ擎　检索是利用特征之问的距离　函数来进行相似性匹配．模仿人类的认知过程．近似得　到数据库的认知排序．对于不同媒体的数据类型，具有　各自不同的相似性测度算法．在检索（匹配）引擎中包　括一个较为有效、可靠的相似性测度函数集；　（６）索目ｉ／过滤器：检索　【擎通过索引／过滤机制来　达到快速搜索的目的，从而可以应用于大型多嫫体数　据集中　过滤器作用于全部数据，过穗出的数据集台再　用高维特征匹配来检索。索引用于低维特征．可以利用　Ｒ树．　加快检索。　４基于内客的查询和检索过程　基于内容的查询和授索是一十逐步求精的过程．　检索经历了一十特征调整、重新匹配的循环过程。　（１）初始查询说明：用户查找一十对象时，最初可　以用ＱＢＥ或查询语言来形成一十查询　系统提取该示　例的特征或把查询描述映射为具体的特征矢量　（２）相似性匹配：将查询特征与特征库中的特征按　照一定的匹配算法进行相似匹配。　（３）相似度排列：满足一定相似性条件的一组候选　结果，按相似度大小排列后返回绐用户。　（４）特征调整　对系统返回的查询结果，用户可以　通过浏览米挑选．直至得到满意的结果．或者从候选结　果中选择一１、示例．经过特征橱整后，形成一个新的查　询。　５基于内客检索的类型　（１）图像查询：主要依据图像的颜色、纹理、形状特　征，　及图像中子图像（目标，又嚣对象）的特征进行检　索。其中有：　ａ颜色查询。　ｂ．纹理查询　ｃ．形状查询：利用形状特征（区域、主轴方向、矩、　偏心率、圆形率、正切角等）或匹配主要边界进行检索。　ｄ．图像对象查询：对图像中所包含的静态子对泉　进行查询。查询条件可以综台利用颜色、纹理，形状特　征、逻辑特征和客观属性等　（２）视频浏览和检索：视频数据巨大的数据量和丰　富的表现内容不是几十关键诃所能包含的。视频检索　就是在大量的视频数据中找到所需要的视频片断。基　于内容的视频检索是指，用户可　指出其所想要的镜　头的一些特点．如该镜头的颜色主色调、运动特点等，　根据这些要求由计算机查找出相应的视频镜头，并反　馈给用户做进一步的选择。其用途非常广泛．如各类体　育节目的检索、卫星云图变化情况的检索等。　视频可用场景、镜头、帧来描述　基于关键帧的检　索对代表视频镜头的关键帧进行检索。关键帧是一幅　幅图像，可以采用与图像检索相似的方法。一旦检索到　目标关键帧，用户就可以利用播放来观看它所代表的　视频片断。　（３）声音查询　利用声学的和主观的特性进行查　询。声音的一些感知特性．如音调、哺度、音色等，它们　与音频信号的测量属性非常接近，因此，可在音频数据　库中记录这些特征，并利用这些特征进行示例和指定　特征值查询。　（４）图形查询：基于空间的结束关系进行查询。包　括：　ａ点查询查：找某坐标处的目标　ｂ．线查询查　找线状目标两侧的目标　例如查找　公路两侧的建筑。　ｃ．区域查询：查找某区域内的图形目标　ｄ．关联查询：利用两十或多十图形对泉之间的空　间和拓扑关系来查询。空间约束关系可以为方向、部　接、包含等。　（５）文本查询：心往文本资料的检索是利用关键词　标引，采用传统的数据库技术米实现管理和检索。然　而，由于关键词标引工作量大，而且标　Ｉ同用户的检索　概念可能不一致，导致查准率和查全率低。因此，需采　用直接对文本进行任意词和字的检索　根据实现方法　的不同，其检索拄术丹为串搜索、串匹配和全文检索，　以字和词“及它们的逻辑组合为条件进行查询。　以上查询类型并不一定同时用于某一应用。对于　个具体应用来说，可能只需要其中的几种查询，或利　用以上查询类型作为基本操作来构造复合的查询。　

维普资讯 http://www.cqvip.com 情报探索　２０００阜】２月　６基于内容检索的应用　基于内容的多媒体信息检索是一项实用的高技　术，有着广阔的应用前景　目前主要应用于以下几个方　面　将基于内容检索引擎嵌＾到常规效据库管理系统　中，以实现多媒体数据的检索；在信息检索系统中　对　专用领域的视频、图像和文档库进行检索；对［ｎｔｅｒｎｅｔ　上包含在Ｗｅｂ信息网中ＨＴＭＬ页面上的多媒体数据　进行基于内容检索等　早期的全文信息捡索、罪犯头像的识别和管理　指　纹的识别和管理都是基于内容检索的一些尝试　现在　这种技术将扩展到任何媒体和更广泛的领域　例如，艺　术画廊和博物馆管理、建筑与工程设计、地理资源遥感　与管理、地理信息系统　商标及版权数据库管理、数字　视频图书馆、Ｗｗｗ信息蒯览、多媒体ＣＡＩ应用、多媒　体出版、电子会议、远程教学　远程医疗、天气预报、服　装设计、军事指挥系统等方面　目前，国际上对基于内容的检索技术进行了根多　实际性的研究．取得了许多成果，一些原型系统已发布　在Ｉｎｔｅｒｎｅｔ网上。例如，ＩＢＭ公司的ＱＢＩＣ（Ｑｕｅｒｙ　Ｂｙ　ＩｍａｇｅＣｏｎｔｅｎｔ）系统、Ｖｉｓｕａ［ＳＥＥｋ系统等　７有待研究的关键技术　对于多媒体基于内容的检索研究虽已取得许多成　果　推出了一些原型系统，某些技术已用于商用数据库　及信息检索系统中。然而，还有许多问题需要进一步　深＾研究。　（１）数据模型：数据摸型是ＣＢＲ系统的核心．模型　决定ＣＢＲ支持的查询类型和检索能力　建立的数据摸　型要能够充分反映媒体对象的内容，反映与领域无关　的和能够有效存储的物理特征及逻辑特征。　（２）特征提取和语义获取：需要易用的能对原始特　征进行抽取的自动工具和获取逻辑特征的半自动工　具ｔ用于开发大型、实用的多媒体信息检索系统　另外．　还需要新的特征表示方法，如基于分形或小渡的特征　数学表示。　（３）基于内容的编码：现在我们使用的媒体．其格　式和编码投有考虑到内容，只是针对颜色、象素、样值　来编码一因此，从这些数据中抽取内容特征非常困难。　如果我们在对媒体数据编码表示时就考虑剐媒体的内　容．即媒体包古其表示内容的信息．那，厶　对这些数据　的内容进行检索就台更有效与准确。目前这方面的工　作已经取得很大的进展。例如即将成为国际标准的基　于内容的编码标准ＭＰＥＧ一４和多媒体数据内容表示　国际标准ＭＰＥＧ一７。　（４）查询说明模式　对于特定类型的查询，该领域　专家可能宁愿需要一种功能丰富的复杂的图形接Ｅｌ，　以支持多种形式的查询类型＝而非正式和普通用户可　能宁愿用自然语言来ｉ兑明查询　从映射自然语言查询　到通用查询类型仍然需要进一步研究。　（５）索引和性能：研究适台于大型多媒体库检索的　索引结构和过滤器，靖短系统的响应时问，提高查询效　率。　（６）集成查询：用基于内容的查询补充和扩展已存　在的数据库查询及信息存取方法＝应用系统应能把日　期、价格等客观属性与内容特征　姐颜色、纹理和形状　等结台在一起集成查询。　（７）扩展性和灵活性　系统的体系结构应该支持更　新与扩充新的特征表示和新的匹配／相似性度量算法，　以使系统查询及检索的性能和功能不断增强　参考文献　１梁永垒，邓隆兴，多媒体数据存储　计算机世界，　１９９８（３７）　２李国辉，王辰，薛峰．几种典型的基于内容检索系　统．计算机世界．１９９８（２０）　３李国辉．胡晓峰．基于内容的检索．计算机世界．　１９９８（２Ｏ）　４曹莉华，胡跷峰，李目辉基于视频内容的检索．　计算机世界．１９９８（２∞　５熊华．李国辉ＭＰＥＧ一４对基于内容应用的支持．　计算机世界．１９９８（２０）　６胡晓峰一李国辉．多媒体系统　北京：人民邮电出　版杜，１９９７　７顾君忠．多媒体信息技术及其应用．沈阳：辽宁科　学技术出版社．１９９７　８杨学良多媒体计算机技术及其应用．北京：电子　工业出版社　ｔ９９６　９郑庆华．李人厚，胡峻．多媒体数据库的主要问题、　研究内容与实现方法计算机工程与应用．１９９８　（１）．１～４