基于内容的音频检索技术综述

基于内容的音频检索是多媒体检索技术中一个重要的组成部分,而其检索技术却相对滞后.基于内容的音频检索已成为多媒体检索技术的研究热点.本文分析并总结了音频检索的概念,综述了基于内容的音频检索方法和相关技术,最后通过一个简单的系统对基于内容的音频检索方法进行了测试.     

基于内容的Web图像检索引擎技术研究与设计

提出了基于内容的Web图像检索引擎及其体系结构、数据库结构设计， 以及基于内容检索中索引建立和相关反馈的问题。在银鲨AS3000高级浏览检索系统中应用了基于内容的图像检索引擎，说明其可行性和方便易用性。文章最后展望了基于内容的Web图像检索技术的发展方向和Web图像检索技术的应用前景。     

基于内容的图像检索技术与医学图像检索

在分析基于内容的图像检索技术特点的基础上，提出了4种基于内容的图像检索方法，并对每种方法的实现特别是特征抽取进行了一定的研究。根据医学图像的使用特点，对基于内容的医学图像检索技术进行了初步的研究；对医学图像特征的抽取，应将重点放在形状特征和纹理特征的抽取上；同时，对医学图像进行检索，还可以使用颜色空间分布特征，来进一步进行相似匹配。     

基于内容的图象检索及其相关技术的研究

基于内容和图象检索技术，即从大量的静或活动视频图象库中检索包含目标物体的图象，在高度信息化的今天，已成为内容图象库中图象信息组织和管理不可缺少的技术术。     

音乐哼唱检索技术在WEB上的应用

将基于内容的哼唱检索技术用于WEB上。首先阐述了音乐检索现状,并对基于内容的音乐检索过程进行了详细地分析,然后介绍了WEB的相关技术,提出了将音乐检索技术用于WEB的思路,最后对全文归纳总结,并对进一步的工作进行了展望。     

基于内容的图像检索技术研究

介绍了基于内容的图像检索与文本关键词检索的不同，阐述了基于内容图像检索的基本原理、检索方式和关键技术以及医学图像检索方法。     

基于内容检索中的视频处理技术研究

基于内容的检索能使用户根据媒体特征对媒体内容进行检索和查询。由于多媒体数据中含有丰富的视频数据，并且是随时间动态变化的，其特征很难用一般的静态特征来描述。这给基于内容的检索带来很大困难。为了取得视频数据的特征，对视频数据的处理非常重要。本文介绍了基于内容的视频检索中视频的处理技术和方法，提出了一种渐变镜头的检测方法。讨论了基于内容的视频检索研究中值得探索的几个主要问题。     

基于内容的图像检索介绍

基于内容特征的图象检索（CBIR）是目前国内外研究的一个热点。本文简要介绍了基于内容的图像检索技术的发展过程及主要原理，重点论述了基于内容的图像检索常用关键技术——图像视觉特征的描述和提取。     

基于内容的视频检索系统关键技术

基于内容的检索是一种新型的多媒体视频检索技术。本文分析了它与传统检索技术的不同以及它们的技术特点,并指出了基于内容的视频节目检索的关键技术。     

基于内容的视频检索研究

基于内容的检索能使用户根据媒体特征对媒体内容进行检索和查询．由于多媒体数据中含有丰富的视频数据，并且是随时间动态变化的其特征很难用一般的静态特征来描述，为了取得视频数据的特征．对视频数据的处理非常重要，本文将介绍基于内容的视频检索中相似索引的处理技术和方法。     

基于内容的图像检索技术

随着大量数字图像数据库的出现,基于内容的图像检索技术成为研究热点。该文对目前基于内容的图像检索技术的主要原理与方法进行了分析,并对以后的发展趋势进行了展望。     

MPEG——7与基于内容的图像检索

图像检索是有着广泛意义的多媒体应用领域。基于内容的图像检索属于较高层次上的检索。该文对基于内容的图像检索的研究现状进行了分析,介绍了国际上即将推出的多媒体内容描述标准MPEG—7,并提出了一种实现MPEG—7标准图像检索系统的抽象模型。     

引入相关反馈的基于内容音频检索研究

提出两种基于内容的音频检索的相关反馈算法,一种算法是在对正反馈图像检索技术的改进基础上提出的;另一种算法的提出是基于强制优化概念思想.实验表明,后一种算法比前一种算法具有更好的性能,并且它以一种统一的机制,充分利用了负反馈和正反馈的特性.     

基于聚类的图像检索

如何构建有效的组织和索引、提高图像检索速度是基于内容的图像检索所需解决的关键问题之一。论文采用了一种基于改进的模糊C均值算法的聚类索引。实验表明:该方法应用于图像检索,在准确性和实时性方面均能达到较好的效果,并优于已有的模糊C均值聚类算法。另外,系统实现了基于多特征结合的方法进行检索,并利用基于相关反馈的权重调整方法进一步提高检索性能,使检索结果更加符合用户的视觉效果。     

基于内容的音频分类技术综述

基于内容的音频分类是基于内容的音频检索技术中的重要研究内容。先简单介绍音频分类的理论基础,然后介绍几种典型的音频分类方法,最后通过一个简单的SVM算法进行模拟实验。     

基于内容的图像检索中SVM和Boosting方法集成应用

提出一种适用于图像内容检索的AdaBoostSVM算法。算法思想是采用支持向量机(SVM)作为AdaBoost算法的分量分类器;基于相关反馈检索机制,通过增加重要样本来模拟AdaBoost算法的权重调整方法。在包含2000幅图像的数据库中进行了检索实验,结果表明AdaBoostSVM算法能有效提高系统的检索性能。     

基于LBP值对空间统计特征的纹理描述符

针对基于内容图像检索应用背景下局部二值模式(LBP)描述符缺乏空间描述能力及所需特征矢量维数较长的不足, 提出一种基于LBP值对空间统计特征构建的改进纹理描述符(ILBP)。ILBP描述符首先利用LBP微模式编码方法将原始图像转换为LBP伪灰度图像, 然后再提取出多个关于LBP值对空间分布关系统计值构成描述图像特征的特征矢量。在基于内容的图像检索原型测试平台上完成大量实验。实验结果表明, 与LBP及其各类变种描述符相比, ILBP描述符在进一步增强LBP描述符描述能力的同时大幅度压缩特征矢量维数, 具有更好的查询正确率和查询效率。     

基于内容的静态语义概念视频检索方法研究

本文针对互联网视频检索技术的发展,阐述了目前主流视频搜索引擎的技术现状,分析了互联网视频检索的关键技术,特别是对于视频特征的提取技术。本文的创新点是提出了一种通用的基于内容的静态语义视频检索方法,该方法可以弥补基于文本视频检索的有关不足,并且在TRECVID的视频概念检索数据的静态语义概念中得到验证,运行稳定。     

引入文本检索的混合形状特征的3D模型检索技术

针对三维模型检索性能较低的问题．提出一种快速准确的检索技术。为了提高模型的检索速度．引入于文本与内容相结合的检索方法。为了提高模型检索的准确率,根据基于单一模型特征的三维模型检索存在的不足,提出了结合多种形状特征进行模型的检索方法。模型的面积分布和形状直方图两种特征被应用于模型检索。实验证明该算法在检索准确度和检索效率上都有所提高。     

Information access in multimedia databases based on feature models

With the increasing popularity of the WWW, the main challenge in computer science has become content-based retrieval of multimedia objects. Access to multimedia objects in databases has long been limited to the information provided in manually assigned keywords. Now, with the integration of feature-detection algorithms in database systems software, content-based retrieval can be fully integrated with query processing. We describe our experimentation platform under development, making database technology available to multimedia. Our approach is based on the new notion of feature databases. Its architecture fully integrates traditional query processing and content-based retrieval techniques. Arjen P. de Vries, Ph.D.: He received his Ph.D. in Computer Science from the University of Twente in 1999, on the integration of content management in database systems. He is especially interested in the new requirements on the design of database systems to support content-based retrieval in multimedia digital libraries. He has continued to work on multimedia database systems as a postdoc at the CWI in Amsterdam as well as University of Twente. Menzo Windhouwer: He received his MSc in Computer Science and Management from the University of Amsterdam in 1997. Currently he is working in the CWI Database Research Group on his Ph.D., which is concerned with multimedia indexing and retrieval using feature grammars. Peter M.G. Apers, Ph.D.: He is a full professor in the area of databases at the University of Twente, the Netherlands. He obtained his MSc and Ph.D. at the Free University, Amsterdam, and has been a visiting researcher at the University of California, Santa Cruz and Stanford University. His research interests are query optimization in parallel and distributed database systems to support new application domains, such as multimedia applications and WWW. He has served on the program committees of major database conferences: VLDB, SIGMOD, ICDE, EDBT. In 1996 he was the chairman of the EDBT PC. In 2001 he will, for the second time, be the chairman of the European PC of the VLDB. Currently he is coordinating Editor-in-Chief of the VLDB Journal, editor of Data & Knowledge Engineering, and editor of Distributed and Parallel Databases. Martin Kersten, Ph.D.: He received his PhD in Computer Science from the Vrije Universiteit in 1985 on research in database security, whereafter he moved to CWI to establish the Database Research Group. Since 1994 he is professor at the University of Amsterdam. Currently he is heading a department involving 60 researchers in areas covering BDMS architectures, datamining, multimedia information systems, and quantum computing. In 1995 he co-founded Data Distilleries, specialized in data mining technology, and became a non-executive board member of the software company Consultdata Nederland. He has published ca. 130 scientific papers and is member of the editorial board of VLDB journal and Parallel and Distributed Systems. He acts as a reviewer for ESPRIT projects and is a trustee of the VLDB Endowment board.