国防科大计算机学院工学博士学位论文摘要

连续媒体数据存储与回取技术的研究作者：刘衡竹（１９９９．６）导师：陈福接教授　　随着存储技术、通讯技术和视频压缩技术的高速发展,使得通过ＢＩＳＤＮ进行视频点播（Ｖｉｄｅｏ－Ｏｎ－Ｄｅｍａｎｄ）服务成为可能。ＶＯＤ服务器以压缩、数字化的形式存储视频数据,并为多个用户并发提供回取和传输服务。为了实现视频数据的优化存储与回取,本文对ＭＰＥＧ流的结构及传输特性进行了讨论,分析了现有磁盘系统的读取过程和延时特性,建立了用于对连续媒体回取过程进行分析的磁盘传输延迟模型。定义了与具体算法无关的用于连续媒体回取…     

分布式并行视频服务器设计技术

传统的ＶＯＤ系统在多使用单服务器结构,由于其系统结构的原因,在扩展性和容错性等方面受到一定限制,因此人们提出了分布式并行视频服务器（ＤＰＶＳ）结构。这种结构的关键是将视频数据按带状（ｓｔｒｉｐｉｎｇ）分布在多个服务器上。从而实现服务能力扩展和服务器级容错。本文对设计ＤＰＶＳ的一些关键技术进行讨论,包括服务器分带策略、视频分布结构、传输协议、磁盘调度和回取控制、缓存控制、允许控制和资源分配。     

VOD服务器设计的支撑技术

本文从连续媒体数据分布、磁盘调度和回取控制、缓存控制、允许控制与内资源分配、带平滑、可扩展性和交互等多方面对视频服务器性能影响很大的支撑技术进行了讨论。     

视频服务器比例服务策略的改进

本文对ＶＯＤ视频服务器中同时为多个点播用户服务的比例服务策略进行了改进,比例服务策略在一个服务循环中,每路视频流所回取的数据块数与该流的播放帧率成正比。当用该算法算出的回取块数不为整数时,利用交替改变读取数据块数的方法,对连续的服务循环中所读出的各条流的数据块数分别进行细调,以获得同时为尽量多点播用户提供服务,同时也使所需的缓冲器大小以及新允许服务的视频流的起动时迟较小。通过增强比例服务算法的动态     

揭开迷雾

视频行业前方真的是无法跨越的死亡峡谷吗?我们需要做的是揭开缠绕在上面的迷雾,找到合适的跨越路径。公元前47年,凯撒大帝在小亚细亚吉拉城大获全胜,欣喜的凯撒给罗马友人报捷时大呼:"我来了!我看见了!我征服了!"今天,绝大多数胸怀大志的视频网站,站在前景诱人的视频市场面前,都可以说,我来了!我看见了!唯一的区别是,它们还没有征服。     

Sub-Join:面向闪存数据库的查询优化算法

固态硬盘具有高速的随机读取速度、低功耗、体积小等特点,被认为将取代磁盘成为新一代的数据存储设备。但是闪存数据库的查询性能的提高却远小于固态硬盘相比于磁盘I/O性能的提高,其原因在于现有的数据库是基于磁盘设计的,不能充分发挥固态硬盘的高速性能。提出一种名为子连接(Sub-Join)的连接算法。首先将数据表的连接列和主键投影为新的子表,然后对子表进行接连操作,最后根据子表的连接结果再从原始数据表中回取查询结果。通过和开源数据库Oracle Berkeley DB的比较实验,结果表明子连接算法比原有算法的性能提高了40%～100%,充分说明了它的优越性。     

基于内容检索的视频处理技术

从分析视频数据的结构和特点出发,总结了基于内容检索的视频处理方法的一般步骤,即视频分割、关键帧选取、静态和动态特征提取以及视频聚类等,然后深入介绍了各个处理过程中的一些最新方法,并分析了各种方法和技术的优缺点;最后,对基于内容的视频检索提出一些值得进一步研究的问题。     

视频信号处理技术及应用

首先介绍了视频信号处理的相关概念和视频信号处理技术面临的挑战等问题;然后对多媒体应用中的视频编码技术、交互式三维视频技术、智能视频处理技术等进行了介绍与比较分析;最后以智能视频监控、视频服务器和可视电话为例介绍了一些典型的视频处理技术的应用案例。     

新闻视频挖掘技术研究

新闻视频挖掘是一个新兴的研究领域,也是多媒体数据挖掘的典型代表。本文对新闻视频挖掘技术进行了全面深入的讨论,首先从概念上对新闻视频挖掘进行了界定,提出了新闻视频挖掘的层次框架和技术框架,指出新闻视频挖掘包括低层视频挖掘和高层视频挖掘两个层次。其中,低层视频挖掘是利用数据挖掘的方法对视频内容进行分析的过程,而高层数据挖掘则是在低层挖掘的基础上进一步发现视频中的知识的过程。新闻视频挖掘的技术框架则对挖掘所涉及到的具体技术进行了分析。最后,对新闻视频挖掘中的结构挖掘、语义内容挖掘、视频摘要、趋势挖掘、关联挖掘等任务进行了详细的阐述,并对各种任务举出了具体的示例加以说明。     

监控领域视频发展轨迹

在监控系统中，如何实现将监控点的视频图像快速、准确、清晰地传输呢宁视频信息处理一般由视频采集、视频传输、视频管理以及视频显示四部分组成。因此，围绕这四个部分，人们开发出了多种技术手段，在此本文主要从技术的角度与大家探讨一下监控领域中视频传输和管理这两方面的发展轨迹。[编者按]     

基于完全化语义的关键词检索研究*

已有方法解决了结果集要求是关于关键词检索结果全集而带来的无检索结果的问题,但非空子集作为结果集有较大冗余。提出了一种基于完全化语义的关键词检索方法,对检索关键词进行语义标准化处理,识别处理后采用不同的检索评分器评分,基于检索核给出了针对不同类型的检索算法,生成连接元组集,取得相邻拓展连接元组集,转换得到SQL检索语句,将所有的查询结果返回给用户。实验表明,采用了检索核的方法可以很好地避免数据冗余情况。     

多模态检索在医学领域的研究综述

随着计算机与大数据技术在医学领域中的迅速应用以及医疗信息存储标准的逐渐完善,医学数据呈爆炸式增长。医学数据由于其自身特点而呈现出多模态形式,且这些多模态数据往往同时出现、互相补充,因此实现多模态数据间的相互检索具有重要的临床价值。回顾了近年来多模态检索在医学领域的实现方法,将其归纳为基于文本、基于内容以及基于融合信息的多模态检索,基于内容的多模态检索可进一步划分为基于传统特征的检索和基于深度特征的检索。针对多模态检索算法的性能,介绍了准确率、召回率以及平均精度均值等常用的评价指标。分析了当前医学领域多模态检索所面临的挑战,并对未来医学领域多模态检索的研究发展进行了展望。     

基于概念的多媒体数据语义检索模型*

基于概念的检索是多媒体数据语义检索的解决途径之一。对概念进行了语义扩展,提出了基于概念的多媒体数据语义检索模型,包括人机接口、知识获取、数据获取、概念检索以及语义获取等模块,并对各模块所涉及到的问题进行了分析和探讨。     

智能检索引擎中的网络数据挖掘技术优化研究

随着计算机网络技术的不断发展,对于Web Service检索技术的要求也越来越大。并且现在网络环境当中数据信息流量十分庞大,对于信息可以做到深入搜索,实现全方位信息查询是非常有必要的。为此,利用网络数据挖掘技术在智能检索引擎中的应用,以文本描述为信息作为本文的研究对象,为用户提供运用查询要求实现概念检索功能。其中强调在智能搜索引擎当中的网络数据挖掘技术进行优化研究,从结构设计以及算法分析上总结出当前网络数据挖掘应用智能检索的可能性。最终设计出一种利用数据挖掘技术的智能检索模型,实现在众多网络数据中可以准确快速的进行详细的信息检索功能。     

基于层次聚类的图文检索模型研究

图文检索在工业中的用途和作用是多方面的,可以帮助提高研发和生产效率,促进科技创新,提高产品的质量和竞争力;目前,图文检索模型的重点是提高检索的精度;随着技术和数据的快速发展,深度学习和大模型技术的不断应用,图文检索的速度问题逐渐凸显,为解决当前图文检索速度受限、计算量大的问题,提出了一种基于层次聚类的图文检索模型;该方法选择了检索效果明显的跨模态哈希方法,并运用深度聚类算法对待检索的数据进行分类,从而缩小检索范围,提高了检索速度;实验结果表明,基于层次聚类的图文检索模型在保持检索精度的同时,显著提高了检索速度,使得工程人员能够更快地获取到满意的检索结果。     

基于数据集分割的云工作流模型库并行检索方法

在由多个行业云服务平台组成的集成服务平台中,随着行业云服务平台加盟数及各平台下租户数量的不断增多,其底层的云工作流模型库的规模也必将不断增大.当云工作流模型库的规模超大时,需要一种效率更高的并行检索方法去满足云工作流模型库高效检索的需求.鉴于此,文章将采用均匀划分法或自动聚类法对大规模云工作流模型库进行合理的子集划分,并结合前期工作中已改进的基于图结构的流程检索算法,提出基于数据集分割的大规模云工作流模型库并行检索方法.该方法主要包括4种流程并行检索算法：基于均匀划分模型集的静态并行检索算法、基于均匀划分模型集的动态并行检索算法、基于自动聚类模型集的静态并行检索算法及基于自动聚类模型集的动态并行检索算法.最后,在模拟生成的大规模流程集及真实的云工作流模型库中对这4种并行检索算法的检索效率进行实验评估.     

Similarity-Based Retrieval of Temporal Specifications and its Application to the Retrieval of Multimedia Documents

In this paper, we describe a similarity-based retrieval framework for temporal information, such as multimedia presentations. We develop techniques that allow users to query and retrieve multimedia documents, based on their temporal content. For this purpose, we describe different temporal data models and a set of similarity metrics applicable for different retrieval tasks. We develop algorithms that efficiently compute these metrics and report on experiment results. We also develop algorithms that efficiently index temporal structures based on these measures and show that the proposed variant of multi dimensional scaling is efficient and provides high quality retrieval of temporal specifications.     

音频检索技术研究

结合音频检索发展现状,描述了当前相关研究的进展,介绍了现在最常用到的音频检索方法,讨论了与音频检索相关的关键技术：音频特征提取、音频分割和分类。基于内容的音乐检索研究是一种涉及音乐理论、信号处理、模式识别等相关领域的综合学科研究,其在音乐数据库管理、Internet音乐检索以及生活娱乐等方面都具有非常重要的意义。分析并总结出音乐内容及其检索的概念,给出音乐检索的系统结构,综述了基于内容的音乐检索方法,最后指出了音频检索发展的前景。     

音频信息检索综述

随着多媒体和Internet技术的广泛应用和深入普及，多媒体数据的数量正在飞速增长，音频数据作为多媒体数据的重要组成部分，其信息量也在不断膨胀。如何有效的对音频信息进行检索成为现代信息检索的一个重要的研究领域。然而，音频数据同传统的文本数据不同，文本检索中的相关技术不能简单地应用到音频信息检索中，因为后者往往是基于语义的，所以不可避免地要用到音频数据的特征提取和模式匹配等技术。本文将对音频数据检索相关技术和系统做一综述性的介绍。     

基于压缩域的视频检索系统模型

文章提出了一个基于内容的视频检索系统模型,该模型直接对压缩视频数据进行处理,可节约解压缩的时间,减少运算量,提高系统处理效率。文章对该模型的系统结构以及系统实现所需的一些关键技术进行了介绍。