多媒體數(shù)據(jù)挖掘(數(shù)據(jù)庫(kù))

時(shí)間：2022-12-19 20:30:01 | 來(lái)源：信息時(shí)代

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    多媒體數(shù)據(jù)挖掘 : 針對(duì)多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘。多媒體數(shù)據(jù)是指音頻數(shù)據(jù)、視頻數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)和超文本數(shù)據(jù)等。根據(jù)多媒體數(shù)據(jù)類型的不同,多媒體數(shù)據(jù)挖掘分為: 文本挖掘、圖像挖掘、視頻挖掘、音頻挖掘、綜合類型挖掘。主要的多媒體數(shù)據(jù)挖掘方法包括:
(1) 多媒體數(shù)據(jù)的相似性搜索: 包括: ①基于描述的檢索系統(tǒng),主要是在圖像描述之上建立標(biāo)引和執(zhí)行對(duì)象檢索,如關(guān)鍵字、標(biāo)題、尺寸和創(chuàng)建時(shí)間等; ②基于內(nèi)容的檢索系統(tǒng),它支持基于圖像內(nèi)容的檢索,如顏色構(gòu)成、紋理、形狀、對(duì)象和小波變換等。
基于內(nèi)容的檢索使用視覺(jué)的特征標(biāo)引圖像并基于特征相似檢索對(duì)象,這方面的典型例子是IBM的QBIC系統(tǒng)。但因這類檢索到的是特征相似而非語(yǔ)義相似性,為消除語(yǔ)義間隙(semantic gap),基于描述的檢索使用更廣泛?；诿枋龅臋z索若手工完成非常費(fèi)力,自動(dòng)完成主要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,建立特征和描述之間的統(tǒng)計(jì)模型,利用該統(tǒng)計(jì)模型表示多媒體信息的關(guān)鍵字等。目前效果較好的此類模型是美國(guó)馬薩諸塞大學(xué)智能信息中心提出的相關(guān)語(yǔ)言模型。
(2)多媒體數(shù)據(jù)的多維分析: 依據(jù)傳統(tǒng)從關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)中構(gòu)造數(shù)據(jù)立方體的方法,設(shè)計(jì)和構(gòu)造多媒體數(shù)據(jù)立方體。多媒體數(shù)據(jù)立方體包含對(duì)多媒體信息的維和度量,如顏色、紋理和形狀。這方面的典型例子是由加拿大西蒙·弗雷澤大學(xué)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的多媒體數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng)MultiMediaMiner,它在DBMiner系統(tǒng)的基礎(chǔ)上擴(kuò)展了處理多媒體數(shù)據(jù)的功能。多媒體數(shù)據(jù)立方體的建立有助于多媒體數(shù)據(jù)的基于視覺(jué)內(nèi)容的多維分析和多種知識(shí)的挖掘。
(3) 多媒體數(shù)據(jù)的分類: 首先,需要對(duì)多媒體數(shù)據(jù)提取特征,然后對(duì)這些特征應(yīng)用不同的分類方法進(jìn)行分類。在圖像分類領(lǐng)域,存在幾種主要的分類方法: 二維隱馬爾科夫模型,利用圖像分割后區(qū)域的特征以及這些區(qū)域的關(guān)系建立二維隱馬爾可夫模型進(jìn)行分類; k近鄰,將圖像分成若干對(duì)象提取對(duì)象特征進(jìn)行分類; 決策樹(shù)分類,構(gòu)造決策樹(shù)模型進(jìn)行分類;另外還包括支持向量機(jī)、高斯混合模型等。
(4) 多媒體數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析: 一個(gè)圖像可以包含多個(gè)對(duì)象,每個(gè)對(duì)象有許多特征,很多情況下,兩個(gè)圖像的某個(gè)特征在某一分辨率級(jí)別下是相同的,但在更細(xì)的分辨率下是不同的,關(guān)聯(lián)分析需使用多級(jí)分辨率逐步求精方法。由于包含多個(gè)重復(fù)出現(xiàn)對(duì)象的圖片是圖像分析中一個(gè)重要特征,在關(guān)聯(lián)分析中不應(yīng)忽視同一對(duì)象的重復(fù)出現(xiàn)問(wèn)題。在多媒體對(duì)象間通常存在著重要的空間關(guān)系,這些特征對(duì)挖掘?qū)ο箨P(guān)聯(lián)和相關(guān)性非常有用。另外,經(jīng)過(guò)標(biāo)注圖像可以由關(guān)鍵字表示,關(guān)聯(lián)分析除了利用圖像本身的特征,還可以考慮其文本特征。
注: 以上描述中主要以圖像為例,對(duì)其他類型多媒體數(shù)據(jù)提取不同的特征,這些方法也可用。