浅析媒体资产管理中的资源检索系统

本文从媒资检索系统概述,多媒体浏览检索流程、检索系统功能等多方面,浅析新余市广播电视台媒体资产管理中的资源检索系统。     

电视台MAM系统视频检索技术的应用研究

随着多媒体技术和计算机网络技术的飞速发展,包括视频在内的各种多媒体数据的数量正以惊人的速度增长,媒体资产管理(MAM)成为当前广播电视行业所面临的一个重要课题,分析目前电视台主流MAM系统检索环节存在的问题,分析MPEG-7标准及其描述工具,并对基于MPEG-7标准的视频检索技术的应用进行深入探讨.     

国健3000媒资管理系统及其应用

随着电视节目的数字化网络化的发展,能够对多媒体数据资料进行数字化存储、编辑管理、检索查询和资料发布的媒体资产管理系统已成为各级电视台数字化制作、播出不可或缺的部分。     

媒体资产管理系统

论述了媒体资产管理系统的概念、模型和应用.并结合中央电视台新闻共享系统中的媒体资产子系统,从媒体资产涉及的数据体系、系统构架、存储和编目检索等方面作了阐述.     

智能化媒资系统建设

随着我国语音转文字技术的快速发展,现阶段我国已经基本普及人脸识别以及智能化技术.传统媒资已不能满足电视台以及影像资料馆的发展和需求,这意味着跨时代化、智能化以及新一代人机交互化的新型媒体资产管理系统必将应运而生.智能化媒资系统的出现能够为媒体机构提供可拓展、高效以及安全的管理业务,借助智能编目、检索等人工智能技术的优势,媒体资产管理系统对数据的处理能力也会得到充分的提升.智能化媒资系统是切实帮助工作人员提升效率的重要手段,更是实现媒体资产管理系统朝智能化以及专业化方向发展的基础.     

连续语音识别网格技术在新闻制播平台的应用

简要分析连续语音识别技术原理,介绍了语音识别网格构建海量多媒体新闻素材检索系统,该技术显著提升了多媒体新闻制播体系的素材资产化水平,为视音频媒体的多媒体内容资源检索带来了革命性变化。以中国国际广播电台(China Radio International,CRI)为例,描述了语音识别网格技术所带来的实际应用效果。     

桌面虚拟化技术在媒体资产管理系统的应用

通过应用基于云计算的桌面虚拟化技术,建立桌面虚拟化系统,以虚拟显示终端取代PC机的检索终端,进行媒体资产管理系统的资料检索和节目审看,较好地避免了检索工作站配备PC机易出现病毒感染而产生安全风险的问题,大幅度提高媒体资产管理系统的安全性,降低检索终端设备成本和维护管理成本,达到以最小化的成本实现媒体资产管理系统节目检索应用安全最大化的效果。     

基于语义的跨媒体信息检索技术研究

阐述当前多媒体信息检索技术正从基于内容特征相似性的单一媒体检索发展到基于语义相关性的多种媒体综合检索,实现跨媒体信息检索.提出了一种跨媒体信息检索的系统结构,在分析各种媒体基于语义信息检索的基础上,设计并实现跨媒体搜索引擎及其查询分解策略和检索结果融合方法等,实验结果表明:这种方法能够有效地改善查全率和查准率.     

知识图谱在媒体资产管理中的应用

传统的媒体资产管理系统面临着内容关联性、语义理解和智能化搜索等挑战。知识图谱作为一种语义表示和关联数据的新兴技术,正在媒体资产管理领域得到初步应用。基于此,从媒体内容智能标注、个性化推荐、工作流优化等方面探析知识图谱与媒体资产相结合的方式,以实现更加智能、高效和个性化的媒体资产管理,提升媒体行业的生产力和用户体验。     

基于内容的多媒体信息检索

多媒体信息检索已经成为生活和工作中不可或缺的一部分,基于内容的多媒体检索,是提高检索效率和准确性的方案之一.本文从图像、音频、视频三个方面,分别介绍了基于内容的多媒体检索的实现方法和技术原理,并对现行的基于内容的检索系统做了简单介绍.     

一种改进的参数提取方法

为了描述双负材料的电磁特性,利用改进的基于S 参数的参数提取方法来提取该材料的电磁参数,该方法的最大特点是利用了各参数之间的内在联系来提取参数,而不是通常的利用S 参数来单独提取各个参数,从而保证了参数提取结果的一致性。基于上述参数提取方法设计了一种毫米波段SRR-Rod 结构的双负材料,并提取了它的电磁参数,为了验 证这种改进方法的可行性,提取了X 波段双负材料的电磁参数,通过和相关文献的参数提取结果的比较发现二者基本一致,从而验证了该提取参数方法的可行性。     

基于多特征的服装图像检索

基于内容的图像检索一直是一个受关注的研究热点,这里利用图像的颜色和形状特征,将基于内容的图像检索应用于电子购物领域。提出先利用不变距与傅里叶描述子相结合的方法对图像形状特征进行检索,再利用改进的颜色直方图进行二次检索的检索方法。在检索前引入图像背景消除法消除图像中背景信息的影响。最后通过实验验证了基于颜色和形状特征的服装图像检索效果以及利用图像背景去除对检索效果的影响。     

Semantic retrieval of multimedia by concept languages: treating semantic concepts like words

This paper presents a retrieval approach that uses concept languages to deal with nonverbally expressed information in multimedia. In operation, a finite number of elecepts of a concept language are identified and used to index multimedia documents. The elecepts then allow a large number of compound semantic queries to be expressed and operated as sentences of elecepts. We believe that managing semantics by concept languages is a prudent proposition. Not only does it extend an intuitive query regime where semantic queries can be specified more expressively and extensively, the approach also allows concept detection to be restricted to a more manageable sum of semantic classes. Two example applications are discussed in the paper. One uses a color artistry language to retrieve art images and the other utilizes a tennis concept language to retrieve tennis videos     

DHSR: A Novel Semantic Retrieval Approach for Ubiquitous Multimedia

Semantic features are critical intelligence information for mobile ubiquitous multimedia, how to manage and retrieve the semantic information has been an important issue. In this paper, a novel semantic retrieval approach named Data Hiding based Semantic Retrieval (DHSR) for ubiquitous multimedia is proposed. This approach consists of the following features: (1) Every multimedia document has to be semantically annotated by several users before saved into multimedia database. (2) Semantic information described by object ontology will be hidden in the multimedia document data. (3) Semantic information will not be lost even if the multimedia document is copied, cut or leave the database. Our work provides a search engine with convenient user interfaces. The experimental results show that DHSR can search the multimedia documents reflecting users’ query intent more effectively compared with some traditional approaches.     

Efficient Cloud Image Retrieval System Using Weighted-Inverted Index and Database Filtering Algorithms

With the advance of multimedia technology and communications, images and videos become the major streaming information through the Internet. How to fast retrieve desired similar images precisely from the Internet scale image/video databases is the most important retrieval control target. In this paper, a cloud based content-based image retrieval (CBIR) scheme is presented. Database-categorizing based on weighted-inverted index (DCWⅡ) and database filtering algorithm (DFA) is used to speed up the features matching process. In the DCWⅡ, the weights are assigned to discrete cosine transform (DCT) coefficients histograms and the database is categorized by weighted features. In addition, the DFA filters out the irrelevant image in the database to reduce unnecessary computation loading for features matching. Experiments show that the proposed CBIR scheme outperforms previous work in the precision-recall performance and maintains mean average precision (mAP) about 0.678 in the large-scale database comprising one million images. Our scheme also can reduce about 50% to 85% retrieval time by pre-filtering the database, which helps to improve the efficiency of retrieval systems.     

Image indexing and retrieval using expressive fuzzy description logics

The effective management and exploitation of multimedia documents requires the extraction of the underlying semantics. Multimedia analysis algorithms can produce fairly rich, though imprecise information about a multimedia document which most of the times remains unexploited. In this paper we propose a methodology for semantic indexing and retrieval of images, based on techniques of image segmentation and classification combined with fuzzy reasoning. In the proposed knowledge-assisted analysis architecture a segmentation algorithm firstly generates a set of over-segmented regions. After that, a region classification process is employed to assign semantic labels using a confidence degree and simultaneously merge regions based on their semantic similarity. This information comprises the assertional component of a fuzzy knowledge base which is used for the refinement of mistakenly classified regions and also for the extraction of rich implicit knowledge used for global image classification. This knowledge about images is stored in a semantic repository permitting image retrieval and ranking. This research was supported by the European Commission under contract FP6-027026 K-SPACE.     

语音识别实现多媒体检索的系统设计

设计并实现利用语音识别对多媒体信息检索的系统。该系统综合运用分类法．主题法和基于内容的多媒体检索方法,并嵌入语音识别技术。以达到综合运用多媒体低级内容特征和高级语义特征来提高检索性能的目的,同时使得人机交互更为便利。     

Semantics in Image and Video Retrieval Systems

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＷｉｔｈｔｈｅｇｒｏｗｔｈｏｆｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ,ｔｈｅｑｕａｎｔｉｔｙｏｆｄｉｇｉｔａｌｄｏｃｕｍｅｎｔｓ,ｅｓｐｅｃｉａｌｌｙｄｉｇｉｔａｌｉｍａｇｅｓａｎｄｖｉｄｅｏｓ,ｉｓａｌｗａｙｓｌａｒｇｅｒ.Ｉｍａｇｅｓａｎｄｖｉｄｅｏｓａｒｅｂｅ ｉｎｇｇｅｎｅｒａｔｅｄａｔａｎｅｖｅｒ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇｒａｔｅｂｙｓｏｕｒｃｅｓｓｕｃｈａｓｓａｔｅｌｌｉｔｅｓ,ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔｉｎｇ ,ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｅｘｐｅｒｉ ｍｅｎｔｓ,ｂｉｏｍｅｄｉｃａｌｉｍａｇｉｎｇ…     

多媒体数据库及其基于内容检索方法的探讨

多媒体数据库发展，带来了各种各样新问题。在多媒体数据库中，查询处理的难点在于如何对各种数据的内容进行查询，即基于内容的检索，是实现多媒体数据检索的有效手段和重要技术。本文以多媒体数据库的相关理论为基础，提出了基于内容检索的特点、体系结构和处理方法，并对其进行了着重阐述。     

基于内容的多媒体信息检索

较系统地介绍了基于内容的多媒体检索技术。对于基于内容的视频检索技术，介绍了基于内容的视频处理、视频检索的方式和ML算法在视频检索中的应用。此外，还介绍了基于内容的压缩方法MPEG-4、MPEG-7、MPEG-21等。