1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

041_Tìm kiếm dữ liệu đa phương tiện

2 562 5
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Tìm kiếm dữ liệu đa phương tiện
Tác giả Nguyễn Đại Thắng
Người hướng dẫn PGS.TS Đỗ Trung Tuấn
Thể loại Khóa luận
Định dạng
Số trang 2
Dung lượng 218,11 KB

Các công cụ chuyển đổi và chỉnh sửa cho tài liệu này

Nội dung

- 60 - TÌM KIẾM DỮ LIỆU ĐA PHƯƠNG TIỆN Nguyễn Đại Thắng Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS Đỗ Trung Tuấn Daithang1111@yahoo.com Giới thiệu Những tiến bộ gần đây trong công nghệ đa phương t

Trang 1

- 60 -

TÌM KIẾM DỮ LIỆU ĐA PHƯƠNG TIỆN

Nguyễn Đại Thắng Giáo viên hướng dẫn: PGS.TS Đỗ Trung Tuấn

Daithang1111@yahoo.com

Giới thiệu

Những tiến bộ gần đây trong công

nghệ đa phương tiện, công nghệ

Internet, công nghệ truyền thông và

sự bùng nổ của World Wide Web đã

đưa đến cuộc cách mạng mới cho

con người Con người đã thực sự

bước vào kỉ nguyên đa phương tiện,

cùng với những tiện ích là hàng trăm

vấn đề nảy sinh Trong đó vấn đề

nổi cộm là việc tìm kiếm ảnh, âm

thanh và video … để có thể tận dụng

được mọi tài nguyên sẵn có trong

các tuyển tập và trên Internet Sự đa

dạng của các loại dữ liệu cũng như

kích thước ngày càng lớn của chúng

yêu cầu phải có những công cụ và

phương pháp khác nhau Khoá luận

này tập trung vào các nguyên lý cơ

bản cũng như các công nghệ có thể

phát triển để tìm kiếm dữ liệu đa

phương tiện Khoá luận cũng Demo

một hệ thống lưu trữ và tìm kiếm

Video sử dụng các thuộc tính gán

Chương 1 Các vấn đề cơ bản trong tìm kiếm

dữ liệu đa phương tiện

Chương này đưa ra toàn bộ các vấn đề liên quan

đến tìm kiếm dữ liệu đa phương tiện Với việc

trình bày các kiến thức từ cơ bản nhất cho đến

các vấn đề kĩ thuật, chương này có thể giúp ta

hiểu được mọi khía cạnh liên quan đến vấn đến

tìm kiếm dữ liệu đa phương tiện Nội dung

chính như sau:

1.1 Giới thiệu

Giới thiệu về dữ liệu đa phương tiện và nhu cầu

tìm kiếm

1.2 Tìm kiếm thông tin

Vấn đề tìm kiếm thông tin trong các hệ thống dữ

liệu đòi hỏi phải tuân theo một số tiêu chuẩn

Trong đó việc sử dụng các ngôn ngữ đánh chỉ số (indexing language) là vấn đề cơ bản nhất cần quan tâm Việc sử dụng ngôn ngữ này giúp cho các truy vấn người dùng và các mô tả đối tượng trong cơ sở dữ liệu được thống nhất, từ đó giúp việc tìm kiếm được thuận lợi

1.3 Chuẩn bị các đối tượng thông tin

Các đối tượng thông tin trong thực tế là một mớ hỗn độn, chúng ta phải tổ chức chúng vào cơ sở

dữ liệu sao cho việc khai thác và sử dụng là thuận lợi nhất Điều này đối với văn bản là điều

dễ dàng, tuy nhiên với loại dữ liệu âm thanh, hình ảnh thì rất phức tạp

1.4 Tìm kiếm đa phương tiện

Với các loại dữ liệu đa phương tiện khác nhau thì phải có các cách thức tìm kiếm khác nhau Tuy tất các chúng đều có thể đưa về tìm kiếm văn bản tuy nhiên có một số đặc điểm ngăn cản điều này Ví dụ như đặc tính thời gian của các Video, việc khó khăn khi nhận dạng các âm thanh, tính chủ quan của người dùng v.v Phần này giải quyết các cách thức tìm kiếm cho các dạng khác nhau của dữ liệu như văn bản, ảnh, video…

1.5 Đối sánh

Việc tìm kiếm luôn luôn liên quan đến đối sánh các mô tả đối tượng và truy vấn Những phương pháp đối sánh nào được sử dụng và hợp lý cho loại dữ liệu nào được giải quyết trong phần này

1.6 Đo đạc chất lượng

Trong khi xây dựng các hệ thống tìm kiếm đa phương tiện ta luôn phải quan tâm đến chất lượng cũng như hiệu suất của hệ thống Các thông số chính trong việc đo đạc hệ thống như

độ chính xác, độ tìm kiếm được phân tích

Chương 2 Một số hệ thống tìm kiếm

Chương này đưa ra các trang tìm kiếm áp dụng các phương pháp đã đưa ra trong chương 1 để

Trang 2

- 61 -

minh họa cho tính ứng dụng của chúng Các mặt

mạnh, yếu của các trang tìm kiếm đối với các

loại phương tiện (ảnh, âm thanh, Video…) được

phân tích

Chương 3 Lưu trữ dữ liệu Video

Hệ thống lưu trữ Video có các đặc điểm rất khác

so với các hệ thống lưu trữ khác Sự khác nhau

này xuất phát từ đặc tính không gian và thời

gian của Video Do đó, việc xây dựng hệ thống

cần tính đến một số vấn đề:

3.1 Xây dựng mô hình dữ liệu Video

Có nhiều phương pháp mô hình hoá dữ liệu

Video để phù hợp với việc lưu trữ, phân tích và

tìm kiếm Phần này đưa ra một số mô hình

chính và trực quan của Video cũng như các

điểm mạnh, điểm yếu của chúng

3.2 Việc phân tích cảnh Video

Phân tích cảnh Video rất quan trọng trong việc

xác định ngữ ngữ của Video Một số thuật toán

phát hiện sự thay đổi cảnh được đưa ra đối với

các cảnh thay đổi đột ngột, thay đổi từ từ và đối

với sự thay đổi cảnh trong Video nén

3.3 Đánh chỉ số Video

Để tiện cho việc tìm kiếm, Video cần được đánh

chỉ số phù hợp Ngoài các phương pháp giống

với văn bản, một số phương pháp khác đặc

trưng cho đánh chỉ số Video cũng được đưa ra

Chương 4 Hệ thống lưu trữ Video

Đối với một trường đại học hoặc một tổ chức

lớn thì các dữ liệu Video là rất phổ biến Việc

lưu trữ và tìm kiếm loại dữ liệu này thường

không cần thiết phải sử dụng các công cụ mạnh

mà thường dùng các thuộc tính gán (giống như

văn bản) để hỗ trợ việc khai thác Video Tôi xây

dựng một hệ thống Video đơn giản sử dụng các

thuộc tính do người dùng gán để hỗ trợ việc tìm

kiếm Tuy nhiên để hỗ trợ cho một khối lượng

lớn dữ liệu thì hệ thống cần phải bổ xung các

công cụ của xử lý ngôn ngữ Một hệ thống tham

khảo (The Digital Library Project) đang được

xây dựng tại trường đại học University of

California, Berkeley, USA

Tài liệu tham khảo

[1] Gupta, T Weymouth, and R Jain M, The VIMSYS model, 1991

[2] T G.A Smith and G Davenport, The stratification system : A design environment for random access memory, 1992

[3] E Oomoto and K Tanaka, Design and implementation of Video- object database system, 1993

[4] B Shahraray, Scene change detection and content-based sampling of Video sequences, SPIE, 1995

[5] K Otsuji, Y Tonomura, and Y Ohba, Video browsing using bright-ness data, 1991 [6] Swanberg, C F Shu, R Jain Knowledge guided parsing in Video databases, 1993 [7] S W Smoliar and H J Zhang, Contenr- Based Video indexing and Retrieval, 1994 [8] Elsevier, A Rule- Base Video Database System Architecture, 2002

[9] Jelena Tesic, Intelligent Image Database Seaching System, UCSB, 2002

[10] ChrisTos Faloutsos, Multimedia Indexing, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, Pennsylvania, 2002

[11] Ying Li and C-c Jay Kuo, Introduction to Content-Based Image Retrieval-Overview

of Key Techniques, University of Southern, Los Angeles, California, 2002

[12] Wallapak Tavanapong and Kien A.Hua, Design and Implementation of a Video Browsing System for The Internet, Department of Computer Science, Iowa State University, Ames, USA, 2001

[13] Marti A.Hearst, Next Generation Web Search: Setting Our Sites, University of California, Berkeley, 2000

[14] Arjen P.de Vries, Content Dependence in Multimedia Database, Journal of The American Society for Information Science and Technology, 2001

[15] Dr Andrew Salway, Modelling Multimedia Information, Lectures of Surrey UK, 2005

Ngày đăng: 06/10/2013, 19:20

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

w