多媒体数据挖掘之媒体特征库措如下文

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

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