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《山东农业大学》 2013年
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跨媒体检索技术的研究

王锦超  
【摘要】:在当前信息化和网络化迅速发展的社会,对跨媒体内容检索已经成为信息检索领悟中比较重要的研究热点。与传统信息检索不同的是,跨媒体信息检索的对象不是单一类型的多媒体对象,往往包括图像、声音以及视频等格式的数据。在研究跨媒体信息检索领域中,对于不同类型的多媒体信息检索处于尚不成熟的阶段。人们在对信息进行识别的过程中,往往需要对不同类型的信息进行感性认识,包括视觉、听觉等信息进行综合分析,形成整体认知。要实现这一点,需要对多媒体信息检索和管理的时候利用跨媒体信息检索方式进行比对。 对于跨媒体检索技术的发展,离不开传统基于内容的多媒体检索技术。自从二十世纪九十年代以来,各种基于内容的多媒体检索技术将计算机视觉、模式识别、数据库技术以及机器学习等技术综合起来,形成多角度分析的机制,弥补了传统单一类型多媒体信息检索的弊端,大大提高了在大数据量情况下的信息检索的效率。跨媒体信息检索最初基于内容的检索技术,应用于对图像的各种信息进行提取,例如颜色,纹理,形状等特征向量作为图像索引的切入点。基于这种技术,可以转移到基于内容的视频和音频数据检索中,依然可以达到较为理想的效果。但是这些方法大多基于单一类型的多媒体数据作为检索对象,对于不同类型之间的数据往往不能实现交叉检索,例如利用音频数据与图像数据对比,可以实现人脸与语音双重识别问题。 论文中对媒体底层特征的提取进行了详细研究,并利用PCA降维来缩小计算量。针对音频例子,采用MPEG实现音频数据的压缩,利用基于模糊C-均值聚类算法对聚类质心进行提取分析,借助Mel倒谱系数比较和计算,得到相似度结果;针对图像,利用小波变换提取图像边缘,分析图像中的颜色特征、纹理特征等,通过计算其7个不变矩组成表达这幅图像的特征向量,计算其距离函数得到相似度结果。 本文的研究基于对单一类型多媒体数据的检索技术,实现跨媒体数据的综合检索。针对图像、音频等多媒体数据进行交叉比对,把数据底层最小粒度的特征进行向量化,借助相关矩阵的收敛运算,研究了图像与音频数据的跨媒体相关性分析,并通过对多媒体数据进行降维处理,并保持了相关性学习的持续性。
【学位授予单位】:山东农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TP391.41

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