论文研究-多媒体信息检索研究与展望.pdf

多媒体信息检索是一个跨学科的研究领域，它涉及计算机科学、信息处理、人工智能、模式识别等多个方面，主要研究如何通过计算机技术实现对多媒体数据的有效检索和管理。多媒体信息检索技术允许用户以文字、图像、音频或视频等多种形式作为输入，对大量的多媒体数据进行搜索和提取。 在多媒体信息检索的研究领域中，早期的研究重点是基于计算机视觉算法，旨在对图像、视频和音频内容进行基于特征的相似度搜索。这种方法的核心是提取多媒体内容的特征，并通过这些特征计算不同媒体对象之间的相似度，以实现有效的检索。典型的例子包括QBIC、Webseek、Virage等系统，这些系统把特征相似度搜索的概念引入到了数据库管理层面，比如IBM DBExtenders、Oracle Cartridges等，让企业级数据库能够处理多媒体内容的搜索。 随着互联网的发展，多媒体内容成为网络信息高速公路上传输的主要数据类型。社会对多媒体信息检索的需求日益增加，多媒体信息检索技术的研究成为了信息检索领域的热门课题。当前，有一些学术会议专门讨论多媒体信息检索相关课题，比如ACM SIGMM的学术讨论会、国际图像与视频检索会议（International Conference on Image and Video Retrieval），以及多媒体搜索检索联合会（Multimedia Information Retrieval Association for Multimedia Search）等。 目前的多媒体信息检索系统仍存在明显的局限性。例如，这些系统难以理解用户的词汇用语，缺乏对用户满意度的评价机制，缺乏用于系统评估的真实和标准的测试集。当前的研究目标是通过消除计算机和人类之间的语义鸿沟，提高多媒体检索的效率，具体包括研究新特征的提取、新媒体的应用、评价和基准测试、以及提高检索系统的浏览和摘要功能。 在新特征和相似度量的研究方面，不仅算法本身在改善，而且研究转向了产生基于颜色、纹理和形状等新特征的研究。新颜色特征，如颜色空间，已被广泛研究并应用于照明不变性、直观性和感知均匀性等不同领域。对于视频和音频内容，研究方向扩展到了视频和音频内容分析，为媒体内容的深入理解和检索提供了新工具。 多媒体信息检索领域已经取得了一定的研究成果，但仍面临挑战，需要进一步发展以适应数字化和网络化时代的需求。未来的研究将继续集中在改进搜索算法、增强用户体验、消除语义鸿沟、丰富检索内容等方面，以期实现多媒体检索技术的突破。