多媒体数据挖掘之媒体特征库措施论文

　　微系统技术简称MST，它的基本工艺技术是硅的腐蚀和键合。MST的前景是壮观的，其工艺是从集成电路加工派生出的批量加工技术。预期，MST将会同集成电路一样，通过新的而且便宜的产品来改变人们的生活。以下是学习啦小编今天为大家精心准备的：多媒体数据挖掘之媒体特征库措施相关论文。内容仅供阅读与参考!

　　多媒体数据挖掘之媒体特征库措施全文如下：

　　1　MFD特征与高层视图

　　1.1　面向对象数据模型

　　多媒体数据挖掘(MDM)要求其特征库具有复杂的数据结构,长时间的事务,能定义面向特定应用的非标准操作,高效检索.MFD采用面向对象数据模型,支持基于对象标识的关联存取和导航机制.O-O方法提供的类、对象、继承、代码重用和数据封装机制,均有助于MDM的设计与实现.MFD的数据模型和数据类型不仅支持关键字和精确匹配,且支持图像查询,支持基于内容的相似匹配,能满足MDM的需要.

　　1.2　支持多种特征查询

　　MFD数据类型较之GIS等领域的数据库模型,提供了一个多边形类来定义任意的感兴趣的形状对象,解决了新加对象需要增加新符号的问题,而且,充分考虑了各种图像特征,包括形状、空间、颜色、纹理等.MFD用复合形状定义内部轮廓,并设计了基本形状,如:圆、正方形、椭圆等,使查询结果更为精确,搜索可限制为所希望的形状类型.这些都是多数图像数据库所不能支持的.MFD支持空间关系;支持复合对象;一个对象可根据不同的观察点,具有不同的形状;可由用户定义查询的相似度阈值;支持的查询语言MOQL,语义丰富,能作为一种结构化的表达方式由查询引擎来实现;允许用户在请求中指定如颜色、形状和纹理等不同的特征,输入方式更为灵活.

　　1.3　相关的特征类型

　　如何通过内容对对象进行搜寻和检索主要依赖于对象内容的表示法,即选择的特征表示及使用的相似度标准.常用特征有纹理、颜色、形状和空间特征,可分别用于不同的具体应用.纹理特征:纹理是识别不同图像的最重要的特征之一.可用于不同表面和其它信息,包括形状和运动等的区分,并反映一些抽象概念,如:均匀性,密度,粗糙程度,规则性,方向、频率等.可用图像处理方法抽取和描述图像的纹理特征.颜色特征:颜色使对象识别变得简单而强有力的特征.有多种颜色模式,如RGB和HIS模式.

　　形状和空间特征:对象形状表述是模式识别的一个重要问题.当一些对象的颜色和纹理极其相似时,形状特征尤为重要.空间特征说明了对象的空间位置和对象之间的空间关系,如方向关系、相邻,重叠和对两个或多个对象的包含等.空间特征可用符号化的串表示,如2D串,串可反应一些上述关系.

　　1.4　数据类型的高层视图

　　应用的重要对象称为显著对象,显著对象分为逻辑显著对象LSO和物理显著对象PSO.LSO和PSO有1∶n的对应关系.利用O-O设计的继承机制,使LSO类定义在由超类和子类组成的继承中,一个子类可继承其超类的属性和方法.显著对象特征描述的建立:先用特征抽取法得到特征,后进行对象识别,建立对象模型,进行语义辨认,从而对对象语义建模,获取LSO和PSO及其相互对应关系.语义性视觉模版,使用户与系统交互,通过一系列查询,得到用户个人观念的模版,从而将视觉特征与语义特征相联系.特征库MFD基于内容的数据类型,支持数据的存储和基于内容查询的执行.

　　传统E-R模型数据库系统使用精确匹配,基于内容的数据库系统支持近似匹配,使用距离函数来比较目标图像和数据库图像.本文的数据类型通用,针对图像数据库中支持颜色、形状、纹理、空间关系和传统的关键字的绝大多数情况,可用于不同的具体应用.数据类型的高层视图如图1.最小范围框MB类定义空间特征,几何对象类定义形状特征.类PSO是访问其他类的桥梁.每个PSO实例具有对象标识Oid,它与相应的LSO,MB、几何对象、纹理组、颜色组和图像实例相连.以PSO为中心的星型结构,使应用系统在不实现某些特征时,仍保持其他特征的完整性.某些应用可能允许一个对象的形状,以类似于人眼在不同距离观察事物的方式而变化,故MFD允许一个PSO对应多个形状,如图中1到n的对应关系.

　　2　MFD的空间特征

　　2.1　MFD的空间位置

　　MFD空间特征包括对象的空间位置和两个对象间的空间关系[2].空间位置是对象的特征,也反映图像的布局,可用最小范围框MB表示.构造对象MB的方法:以图像的左上角为原点,将图像放在X-Y坐标中,画一与X轴平行的最小包围该对象的长方形.MB由此长方形的左上角(Xmin,Ymin)和右下角(Xmax,Ymax)定义.

　　2.2　MFD的空间关系定义

　　当出现多个对象时,产生空间关系.空间关系指对象间距离、方向关系和拓扑关系.距离:计算两个对象的质心,一个对象的质心定义如下,其中n为组成对象的像素数.xv=∑ni=1xin　　　yv=∑ni=1yin(1)　　拓扑关系:包括相离、相切、重合、相交、内含、内含于(与内含相对)、覆盖、被覆盖(与覆盖相对)等.方向关系:两个相离或相切的对象具有方向关系,其余方向关系为其拓扑关系.方向关系包括:左、右、上、下、前、后;东、南、西、北、西北、东北、西南、东南;前、后也可与其他方向关系组合,如:左前等.

　　2.3　空间关系的计算

　　为了有效计算空间关系,定义MB方法和方向、定义拓扑关系.用MB确定对象间的空间关系,计算简单,且能有效存储.两个对象间的拓扑关系通过比较两个MB的Xmax,Xmin,Ymax和Ymin来测量.MB适合于均匀分布的形状,为了得到正确的结果,还应考虑多对拓扑关系.MB测定方向的方法,或者用日常人们辨识八个方向的测量方法,或者用角度数测量的方法.为推导出两个MB间的拓扑或方向关系,要分别计算MB的x,y坐标或间段.通过分别比较X、Y轴的坐标,MB可用X-间段(X-i)和Y-间段(Y-i)来表示,且两个MB间的空间关系也可通过分别比较它们的X-间段和Y-间段来判定.对间段类,作者给出了7种基本的间段比较函数.如:before(),equal(),start(),finish(),meet(),overlap(),during().函数的返回值为T或F.这些函数的某一集合的真值反映了两个对象的拓扑和方向关系.

　　3　结束语

　　本文介绍了MFD数据模型的特征和数据类型,详细讨论了以图像为例的若干特征表示,包括:空间、颜色、形状、纹理及其它特征.其中:空间特征分为空间位置和空间关系,关系包括距离、拓扑关系和方向关系,距离由对象的质心确定,拓扑和方向关系用MB或间段确定;颜色表示可用RGB、HIS模式;形状分为原子形状和复合形状,用多线类和多边形类表示任意形状;纹理用多个维,如:光滑度、方向性等.视频可看作是离散的图像序列加时间规范特征.故MFD能支持复杂对象和基于多种特征的媒体查询,满足MDMP系统挖掘知识的需要.