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活動 單純描述 物件移動軌跡 可做到自動化 含有意義的行為描述 車禍，甲男把皮箱交給乙女 必須用單純描述做為基礎描述 不容易做到完全自動化 影片內涵資訊 視訊內涵資訊之建構 兩種資訊 靜態 將一個frame視為一張圖片 利用圖片搜尋技巧 動態 將連續frame視為一個動作 物件移動軌跡必須被考慮 * * * * * * * Multimedia SQL Outline 簡介 多媒體資料庫的挑戰 多維度索引技術 影像資料庫 視訊資料庫 簡介 多媒體資料與傳統資料庫之比較 資料內容 傳統資料庫 以文字的方式儲存，常以多個屬性描述一個實體或物件 多媒體資料庫 為涵義豐富的媒體，內容無法單純以多個屬性將其描述 資料展示 傳統資料庫 文字，表單 多媒體資料庫 需要更豐富的視覺聽覺之展示 簡介 範例 將圖片以傳統資料庫的方式處理儲存 可下達的查詢 找出XXX所畫的圖片 找出在1945~1955年，由OOO所繪製的圖片 無法處理的查詢 找出與此圖片相類似的圖片 找出左上角有一台紅色車子的圖片 簡介 多媒體資料庫必須能提供 有效率之多媒體資料之儲存 提供內涵式資料的查詢 與媒體本身內容相關之查詢 多樣性的多媒體資料之展示 多媒體資料庫的挑戰 大量資料之處理 多媒體資料所需之儲存空間比一般資料大得多 多維資料之索引 快速的搜尋技巧 相似度之計算 容錯式的查詢 資料之展示 多維度索引技術 如何將使用者查詢的結果快速正確的回傳，是很重要的問題 資料量大，逐筆搜尋比對耗費過多的時間 避免逐筆比對搜尋 對資料建立索引加快查詢 索引可視為一種分類的指標，依據索引的指示，即可找到與查詢相關的資料 多維度索引技術 在傳統資料庫中常見的索引結構 B+-tree 最廣為使用的索引結構 Hash Static hashing Dynamic hashing Grid file Bitmap index 多媒體資料的特徵 文件 內容與關鍵字 圖片 主要構成顏色、包含物件、物件大小、顏色分佈與紋理特徵 音樂 節拍、和絃與音調 影片 物體之移動軌跡、包含物件與顏色 多維度索引技術 可以依內涵資訊為查詢條件 找出與某張圖相像的圖 找出包含類似某段旋律之歌曲 找出有機車飛越火車的影片片段 一個多媒體資料是由多個特徵所描述，可由多維資料表示 如何對多維度資料建立索引加速查詢，對多媒體資料的搜尋十分重要 多維度索引技術 多維索引結構 一個多媒體物件會包含之特徵為多維的 假設一張圖片我們以平均的R(紅), G(綠), B(藍)當為特徵 特徵空間為三維 P1 P3 P2 P5 P4 P6 P10 P9 P8 P7 Case 1 : 假設我們要找到與查詢圖片Q1相似度在0.15 內的圖片 Q1 =(0.478, 0.541, 0.753), r=0.15 資料庫內找出個個維度與查詢最近的值 (0.451, 0.447, 0.561) (|0.478-0.451|, |0.541-0.447|, |0.753-0.561|) = (0.027,0.094,0.192) 所以沒有符合查詢的資料 0.15 Case 2 : 假設我們要找到與查詢圖片Q2相似度在0.02 內的圖片 Q2=(0.302,0.310,0.416), r=0.02 第一步:在資料庫內找出個個維度與查詢最近的值 (0.318, 0.302,0.400) (|0.302-0.318|, |0.310-0.302|, |0.416-0.400|) 皆小於0.02，故必須進行第二步驟 第二步驟:由第一個維度開始檢查，並將容許的錯誤減掉之前已用到的額度 第一維可用的誤差額度為: 0.02 第二維可用的誤差額度為: 0.02-0.016 第三維可用的誤差額度為: 0.02-0.016-0.008 大於已知之最小誤差 0.016，所以資料庫內沒有符合查詢的資料存在 Case 3 : 假設我們要找到與查詢圖片Q3相似度在0.05 內的圖片 Q3=(0.302, 0.223, 0.161), r=0.05 (|0.302-0.318|, |0.223-0.200|, |0.161-0.161|) = (0.016,0.023,0) GRB 第一步驟無法決定資料庫內沒有欲查詢的資料 搜尋G上的索引,找出在0.223+-0.05 =[0.173,0.273]範圍內的圖 {P7, P6, P2} 搜尋R上的索引,找出在0.302+-(0.044) =[0.258, 0.346]範圍內的圖 {P2, P8} 搜尋B上的索引，找出在0.161+- 0.011 =[0.150, 0.172]範圍內的圖 {P2, P5, P9} 將結果整合，得到P2為符合查詢之資料 影像資料庫 查詢範例 找出與這張圖相