XWord,一种针对交互式XML关键词搜索的基本框架

XML关键词搜索使用户可以在不了解数据结构的情况下从XML数据中检索信息.之前的大部分XML关键词搜索引擎都是采用一次性的方式来呈现搜索到的XML结果段,不能使用户对结果进行进一步的优化.在这些情况下,由于关键词查询存在歧义,如何时刻保证搜索引擎准确地返回所需信息就十分重要了.提出了一种新的XML关键词搜索引擎XWord,该引擎为有效用户交互提供全面支持,自动返回单元认证及拥有灵活的匹配排序语义.XWord提供灵活的输入方式,允许用户对结果段进行扩展到邻近的分段,并会给用户有效的动态查询建议.XWord还有很好的自动兼容性,可以在无需用户干涉的情况下处理任意XML数据,这一点对从大量异构XML数据中检索信息是非常重要的.最后给出大量的实验结果来展示XWord的有效性和效率.     

多维数据索引结构回顾

一、引言最初,多维数据库主要用于计算机图形学、地理信息系统等。现在,多维数据库的应用扩展到医学图像处理、计算机视觉和多媒体数据库等领域。尤其是在多媒体数据库中,对多媒体对象的描述更加复杂,例如:对图像来说,常用颜色直方图、主色调、Tamura纹理等特征描述图像;对文本来说,常用矢量空间模型来描述文档;对视频来说,常用颜色、纹理、形状和运动等特征来描述视频镜头。但是,不管采用哪一种描述方法,都需要用多维空间中的点、线段或区域等来表示这些多媒体对象。很多实际应用需要从多维数据库中快速查找到特定数据,例如:在图像数据库中查找与给定图像最相似的图像;在地理信息系统中需要查找离某个城市最近的河流。为了支持这些快速查找操作,必须借助高效索引结构。由于传统数据索     

基于频繁镜头集合的视频场景分割方法

提出一种基于全局场景特征在视频序列中寻找频繁镜头集合,并通过局部语义特征精确定位视频场景边界的视频场景分割方法。首先对分析视频进行高精度镜头分割,选取具有代表性的镜头关键帧。然后提取各镜头关键帧的全局场景特征和局部特征,并利用局部特征聚类得到的视觉词对各个镜头关键帧进行语义标注。接下来计算基于全局场景特征的镜头间相关性,结合视频场景的概念和特性,在镜头关键帧序列中寻找局部频繁出现的相关性高的镜头集合,粗略定位视频场景位置。最后利用镜头关键帧的语义标注特征精确定位视频场景边界。实验证明该方法能够准确、有效地检测并定位到大部分视频场景。     

一种基于多特征签名的图像检索系统

针对以浮点矢量形式保存的图像特征存储开销大、距离计算复杂的缺点,提出了一种基于多特征签名的图像检索系统.该系统利用主分量分析和矢量量化技术,对多类浮点矢量特征降维后映射到多个特征签名中,并通过汉明距离表示特征签名之间的距离.实验结果表明,该系统相对于基于浮点矢量的图像检索系统能很好地实现图像的特征存储和签名匹配,在准确率保持不变的情况下能返回更多的检索结果,且具有较好的特征可扩展性.     

对XML数据索引的回顾

随着Internet的迅速发展，XML已成为Internet同上数据表示与交换的事实标准．大量应用采纳了XML．例如Web Service中的数据表示和交换、MPEG7中定义的多媒体特征描述子等。目前．查询XML数据需要用XPath．由于查询语句的复杂性．很难找到一种通用的索引结构能有效支持任意查询。因此，在近十年的研究历程中．为了实现XML数据的快速查询，人们提出了大量索引结构。本文就是对已经提出的一些代表性的索引结构进行分类和总结．并指出其优缺点和所能支持的查询。     

适用于IPTV的视频拷贝检测系统

近年来,基于内容的拷贝检测技术伴随着Internet和无线网络的快速发展日渐引起人们的重视.针对IPTV系统应用的特殊性,提出了一种快速高效的视频拷贝检测系统.该系统利用简洁有效的帧相似度处理方法,对视频进行镜头提取并进行聚类得到镜头簇,最后利用K-means树构建所有视频的镜头簇索引,从而实现快速的拷贝检测.实验结果表明,该系统不仅检测速度快,而且针对IPTV应用具有良好的检测准确性和覆盖率.