多媒體數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)1

指標(biāo)等級(jí)ABCD功能完整程序質(zhì)量按時(shí)檢查提問回答檢查時(shí)間總評(píng)成績?cè)颇洗髮W(xué)軟件學(xué)院實(shí)驗(yàn)報(bào)告序號(hào)：實(shí)驗(yàn)老師：李震雄課程名稱：多媒體數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)名稱：熟悉實(shí)驗(yàn)環(huán)境學(xué)號(hào)：20091120261姓名：郭娟課程名稱多媒體數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)項(xiàng)目熟悉實(shí)驗(yàn)環(huán)境，進(jìn)行環(huán)境變量設(shè)置實(shí)驗(yàn)?zāi)康氖煜?shí)驗(yàn)環(huán)境：相關(guān)軟件安裝檢查、實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置及熟悉。實(shí)驗(yàn)內(nèi)容（算法、程序、步驟和方法）1.熟悉實(shí)驗(yàn)環(huán)境：相關(guān)軟件安裝檢查、實(shí)驗(yàn)環(huán)境配置及熟悉。2.通過了解一些有代表性和發(fā)展?jié)摿Φ男畔z索系統(tǒng)或項(xiàng)目，并且闡述這些系統(tǒng)或項(xiàng)目的主要特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，使我們了解到更多相關(guān)系統(tǒng)的背景，從而可以更進(jìn)一步的熟悉實(shí)驗(yàn)環(huán)境。以下為所選的5種檢索系統(tǒng)：序號(hào)系統(tǒng)名稱開發(fā)單位1AltaVistaPhotofinderAltaVista(developedatDECResearchLab)2C‐birdSimonFraserUniversity,Burnaby,B.C,Canada3Blob‐wordUC‐Berkeley4CBVQColumbiaUniversity,NY5VirageVirageInc.下面分別闡述每個(gè)所選信息檢索項(xiàng)目的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)：1.AltaVistaPhotofinder特點(diǎn)：大部分網(wǎng)頁的作者利用ALT屬性的<圖片>標(biāo)簽提供一個(gè)簡短的準(zhǔn)確的文字描述的圖形的內(nèi)容,有利于在網(wǎng)上沖浪的人以形象加載關(guān)機(jī)。AltaVista使用機(jī)器人”vscooter”指引ALT文本、圖像描述。它會(huì)出現(xiàn)一些重量并給出了附近的圖像文本頁面。優(yōu)勢(shì)：如果你是一個(gè)內(nèi)容制作者，關(guān)心保護(hù)您的版權(quán)作品,可以通過電子郵件到AltaVista申述。AltaVista確實(shí)提供了幾種方法可以脫離他們的索引。責(zé)任不應(yīng)在其權(quán)益受到侵害采取行動(dòng),應(yīng)該在使用AltaVista時(shí)遵守法律。綜合分析：概況ＡＬＴＡＶＩＳＴＡ檢索服務(wù)是目前世界上最優(yōu)秀的搜索引擎,每天訪問它的次數(shù)超過１億次。在信息檢索中它可以搜索ＷＷＷ上的Ｗｅｂ頁、新聞、討論、產(chǎn)品、圖形、聲頻或視頻等資料。其特點(diǎn)是搜索速度很快,同時(shí)由于它維護(hù)了一個(gè)含時(shí)間變量的數(shù)據(jù)庫,從而保證所查詢的信息實(shí)時(shí)更新，檢索到的信息也很準(zhǔn)確。2.C‐bird 特點(diǎn)：C‐bird是基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)，采用對(duì)象數(shù)據(jù)模型。按照基于特征的索引方式，不僅提供了依據(jù)顏色、紋理、形狀及其組合等一般特征來檢索的方法，還能讓用戶依據(jù)亮度進(jìn)行檢索。系統(tǒng)采用的特征定位和三步匹配算法(顏色假設(shè)、紋理支撐、形狀驗(yàn)證)使對(duì)象檢索更高效，并促進(jìn)了依據(jù)對(duì)象模型來檢索圖像／視頻數(shù)據(jù)庫的發(fā)展。 優(yōu)勢(shì)：系統(tǒng)提供的檢索方式有：依據(jù)關(guān)鍵字檢索，依據(jù)顏色直方圖、紋理、亮度的檢索，依據(jù)對(duì)象模型的檢索。用戶可以通過用戶接口利用Netseape來瀏覽檢索到的圖像，在瀏覽的同時(shí)用戶又可以利用相似圖像進(jìn)行檢索，以使檢索更精確。此外，用戶還可以根據(jù)指定的顏色布局進(jìn)行檢索。綜合分析：C—BIRD的數(shù)據(jù)庫中主要存儲(chǔ)通過預(yù)處理程序提取出來的元數(shù)據(jù)以及圖像特征，只有存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中的特征才被搜索引擎用來對(duì)圖像和查詢進(jìn)行匹配。對(duì)于每一次圖像收集，數(shù)據(jù)庫中只存儲(chǔ)描述信息、特征描述符、布局描述符和一些子圖像描述符。原始圖像和子圖像都不直接存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中，存儲(chǔ)的僅僅是它們的描述信息。并且圖像收集和抽取特征是在查詢提交前離線完成的，在查詢期間，很少做處理。這就使C—BIRD系統(tǒng)效率更高且更加靈活，可以對(duì)多用戶和多圖像做出快速響應(yīng)。3.CBVQ 特點(diǎn)：CBVQ是唯一使查詢圖像結(jié)果紋理的檢索系統(tǒng)。第一,對(duì)每一個(gè)象素在圖像紋理向量是一個(gè)9-dimensional計(jì)算。這個(gè)向量的成分是重要的很少的輸出小波濾波器Haar銀行的三個(gè)迭代低頻率。其次,通過閾值輸出每一個(gè)過濾器,9所產(chǎn)生的二值圖像為每個(gè)局部子帶小波分解的。圖像像素合并成地區(qū)利用齊次紋理在每二值圖像非線性濾波來抑制噪聲在紋理上的內(nèi)容,其次是一種連續(xù)的標(biāo)記算法,然后重建圖像的重疊區(qū)域的子帶圖像從二元。每一個(gè)地區(qū)都出過一個(gè)9-dimensional二元向量,在那里每一代表了一個(gè)高水平的局部能量在特定的子帶。為每個(gè)紋理區(qū)域檢測(cè)、空間信息也會(huì)抽取出來,包括區(qū)域質(zhì)心、區(qū)域和尺寸對(duì)最小包圍矩形。為每個(gè)數(shù)據(jù)庫的形象,也是全球顏色直方圖計(jì)算和顏色分割圖像進(jìn)行的。 優(yōu)勢(shì)：該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)讓查詢結(jié)果的例子(用戶可以選擇一個(gè)出現(xiàn)的隨機(jī)圖片或給予URL地址的任何圖像在網(wǎng)頁)和直接查詢(通過構(gòu)造一個(gè)顏色直方圖)。選擇查詢圖像后在一個(gè)查詢的鏈接,用戶選擇一個(gè)可用的搜索方法:顏色直方圖,色彩構(gòu)成、紋理和直方圖處理(查詢圖像直方圖可以用來構(gòu)造一個(gè)新的查詢直方圖)。綜合分析：該系統(tǒng)的查詢方式比較豐富，查詢結(jié)果準(zhǔn)確。4.QBIC 特點(diǎn)：提供多種查詢方式，包括：利用標(biāo)準(zhǔn)范圖（系統(tǒng)自身提供）檢索，用戶繪制簡圖或掃描輸入圖像進(jìn)行檢索，選擇色彩或者結(jié)構(gòu)查詢方式，用戶輸入動(dòng)態(tài)影像片斷和前景中運(yùn)動(dòng)的對(duì)象檢索。QBIC中使用的顏色特征有色彩百分比、色彩位置分布等；使用的紋理特征是根據(jù)Tamura提出的紋理表示的一種改進(jìn)，即結(jié)合了粗糙度、對(duì)比度和方向性的特征；使的形狀特征有面積、圓形度、偏心度、主軸偏向和一組代數(shù)矩不變量。 優(yōu)勢(shì)：不但有基于內(nèi)容特性的檢索，還輔以文本查詢的手段。以及它鮮明的四大功能：Quicksearch,Browsh,QBICsearch,Advancedsearch.綜合分析：在用戶輸入圖像、簡圖或者影像片斷時(shí)，QBIC對(duì)輸入的查詢圖像進(jìn)行顏色、紋理、形狀等特征進(jìn)行分析和抽取，然后根據(jù)用戶選擇的查詢方式分別進(jìn)行不同的處理。5.Virage 特點(diǎn)：與QBIC相似，Virage支持基于顏色、顏色布局、紋理和結(jié)構(gòu)（對(duì)象邊界信息）的可視化查詢，但Virage比QBIC更進(jìn)一步，它支持由上述四個(gè)原子查詢的任意組合，用戶可以根據(jù)他們的側(cè)重調(diào)整這四個(gè)原子查詢的權(quán)重。優(yōu)勢(shì)：Jegrey等進(jìn)一步提出了圖像管理的一個(gè)開放式框架，他們將視覺特征按通用型（如顏色、形狀和紋理）和領(lǐng)域相關(guān)型（如面部識(shí)別、癌細(xì)胞檢測(cè)等）分類。按領(lǐng)域的要求，不同的有用“原語”可以被加到開放式結(jié)構(gòu)中去，突破按例子查詢的模式。綜合分析：具有查詢權(quán)重比較。VirageEngine主要有三個(gè)功能：圖像分析、圖像比較和圖像管理。它將查詢引擎作為一個(gè)插件，它既可以用到通用的圖像查詢，也可以對(duì)其進(jìn)行擴(kuò)展并應(yīng)用到特定的領(lǐng)域。數(shù)據(jù)記錄和計(jì)算1.特征描述符是一套四種向量:一種顏色向量,一個(gè)最常見的顏色(MFC)向量,最頻繁的取向(MFO)向量,色度向量。2.512-槽RGB顏色直方圖存儲(chǔ)在向量上。3.36-dimensional向量計(jì)算的色度如下:首先,規(guī)范各RGB通道為獲得光照不變性,從而生成三維顏色直方圖取而代之的是一個(gè)2D色度直方圖。色度直方圖處理作為一個(gè)形象,首先應(yīng)用小波圖像還原,然后離散余弦變換系數(shù)矩陣的建立。矢量是由全過程的36價(jià)值觀的左上角的DCT矩陣。通過對(duì)搜索對(duì)象模型、一些幾何數(shù)據(jù)如面積、質(zhì)心和偏心的計(jì)算從顏色區(qū)域相關(guān)的每一MFCs。4.布局描述符包含一個(gè)向量和一個(gè)邊緣顏色布局規(guī)劃的向量。構(gòu)建這些向量圖像劃分為64個(gè)細(xì)胞,每個(gè)細(xì)胞最常見的顏色和數(shù)量的確定每個(gè)方向邊緣。結(jié)論（結(jié)果）實(shí)驗(yàn)過程主要是查詢相關(guān)資料，分析內(nèi)容。通過查詢相關(guān)系統(tǒng)的檢索特點(diǎn)及其優(yōu)勢(shì)，研究它們的應(yīng)用領(lǐng)域，讓我更加了解了信息檢索的一些知識(shí)。基于內(nèi)容的圖像檢索，是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中關(guān)注大規(guī)模數(shù)字圖像內(nèi)容檢索的研究分支隨著科技的進(jìn)步，信息檢索系統(tǒng)也在更新?lián)Q代，傳統(tǒng)的圖像檢索是基于文本的，即通過圖片的名稱、文字信息和索引關(guān)系來實(shí)現(xiàn)查詢功能?，F(xiàn)在流行的基于內(nèi)容的圖像檢索的研究涉及了圖像處理(ImageProcessing)、圖像檢索(ImageRetrieval)等多