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Page ? * 4.6基于文本与基于内容的图像检索技术的比较 3. TBIR与CBIR的比较 TBIR 在一定程度上回避了对复杂的可视化元素的识别难题，符合人们熟悉的检索习惯，实现简单，由于图像在手工标注时图像的标注有太多的主观性、缺乏统一的标准，仍旧局限在文本检索的范围下，通过受控词汇来描述图像，无法对图像内容理解，而且其在表达复杂的或是难以表达的图像内容时有极大的局限性． CBIR 恰相反，主要利用对直观形象的特征元素的分析来标引图像，具有一定的客观性，如每幅图像的色彩直方图是确定的． 但是CBIR 算法复杂，实现成本高，难以建立从底层图像特征到高层语义的联系，检索的准确性较低． 如果能将二者结合起来取长补短，则网络环境下图像检索技术必有新的进展． 当前第61页\共有117页\编于星期四\22点 Page ? * 4.6基于文本与基于内容的图像检索技术的比较 4.TBIR 与CBIR的结合运用 网页图像的内容不仅包含在自身的图像数据中又包含于它所HTML 档的文字描述中． Web 图像的这种特点提供了TBIR 与CBIR 结合运用的机会． 人们对图像间相似度的判断体现出多重标准，既有语义标准又有低层特征标准，而且不同的人在判断标准上也有差异． 因此，一个有效的Web 图像检索系统要便于根据不同用户的标准进行调整，这就要求将文字描述和图像低层属性进行合理利用． 当前第62页\共有117页\编于星期四\22点 Page ? * 4.6基于文本与基于内容的图像检索技术的比较 4.TBIR 与CBIR的结合运用 为此有机整合TBIR 和CBIR，构建了一个基于web 的图像检索系统，使二者互为补充，这样系统就可同时获取图像的低层和高层特征． 用户可以通过关键词开始检索一个查询，而返回结果后再选择可以作为查询样图的图像进行基于内容属性的检索． 通过页面分析器从网页中自动抽取能反映图像语义信息的符号和文字，然后按照传统的文本信息检索技术，建立图像的语义特征库．利用概念之间的关系对提取的语义概念进行关联映射，从而对其进行更广泛意义的自动标注． 当前第63页\共有117页\编于星期四\22点 Page ? * 4.6基于文本与基于内容的图像检索技术的比较 4.TBIR 与CBIR的结合运用 这种结合方式有利于从更全面准确的分析Web 图像，同时可以缓解基于内容检索在获取图像抽象的高级语义上的难度． 当前第64页\共有117页\编于星期四\22点 Page ? * 4.7基于内容图像检索的典型系统 当前第65页\共有117页\编于星期四\22点 Page ? * 主要参考文献 [1]. 张骞, 基于文本的与基于内容的图像检索技术比较研究. 情报探索, 2012(01): 第111-113页. [1]. 阿斯艳·哈米提与阿不都热西提·哈米提, 基于文本的图像检索与基于内容的图像检索技术的比较研究. 首都师范大学学报(自然科学版), 2012(04): 第6-9页. [3] 肖明.基于内容的多媒体信息索引与检索概论[M].北京：人民邮电出版社，2009.8. [4] 马修军.多媒体数据库与内容检索[M].北京：北京大学出版社，2007.7. [5] 周明全，耿国华，等.基于内容图像检索技术[M].北京：清华大学出版社，2007.7. 当前第66页\共有117页\编于星期四\22点 * 多媒体内容检索与管理 1 多媒体数据库 2 多媒体内容管理 3 多媒体内容检索 6 基于内容视频检索 5 基于内容音频检索 4 基于内容图像检索 当前第67页\共有117页\编于星期四\22点 基于内容的音频检索 基本概念 基于内容的音频检索系统基本结构 关键技术 音频特征提取 基于内容的音频分割与识别分类 音频检索方式 典型的音频系统简介 * 当前第68页\共有117页\编于星期四\22点 5.1基于内容的音频检索—基本概念 思 考： 传统的音频检索？存在的问题？ * 当前第69页\共有117页\编于星期四\22点 5.1基于内容的音频检索—基本概念 传统的音频检索 基于文本的，即通过人工方式生成多媒体信息的文本描述，如文件说明、歌曲名称等，然后采用文本检索技术实现对多媒体信息的检索。 存在的问题 * 当前第70页\共有117页\编于星期四\22点 5.1基于内容的音频检索—基本概念 基于内容的音频检索 指研究如何利用音频的幅度、频谱等物理特征，响度、音高、音色等听觉特征，词字、旋律等语义特征实现与音频内容信息相关的检索。 核心思想是通过一定的计算处理，分析音频的结构和语义，建立它们的结构化的组织和索引，使得“无序”的音频变的“有序”，从而有利于用户的检索和浏览。