多媒體數據挖掘技術淺析

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1 序言

在整個多媒體數據的研究中，多媒體數據得到了大量的涌現，因此也產生了各種各樣的多媒體數據庫，這些數據庫的容量十分之大，內容也越來越豐富多彩，和過去的一些多媒體的數據研究相比較起來，過去的多媒體研究的側重點在于對基本內容的一些檢索和探索，這雖然在一定程度上，可以解決信息搜索和信息資源發現的問題，但是另外一方面，人們對于信息的需求程度越來越高，對于信息的處理應用方面也越來越廣泛，因此這種以前的多媒體數據研究不能夠很好地滿足這些問題。

在多媒體數據挖掘研究的過程中，將其與傳統的數據挖掘進行比較的話，我們會發現其中有幾個需要我們去解決的問題，比如多媒體數據地非結構化的問題，我們應當在這些數據上進行一定的挖掘，從而獲取相關的一些知識，除此以外，在多媒體數據中，其特征向量往往是數十維，有時候甚至是數百維的，那么我們對于如何對于高維矢量進行數據的挖掘，也是一項重要的問題。

2 多媒體數據挖掘的一般系統結構

2.1 多媒體數據收集

在多媒體的數據挖掘中，有很多種的系統結構，需要我們對其進行一一分析，首先就是多媒體的數據收集。一般來說，對于一些大型的多媒體的數據集，其可能會包含幾十萬幅的照片以及上千個小時的音視頻文件等等，而對于這些文件，其媒體的結構和元數據庫中的描述是相關聯的，這樣便可以用于可視化的表現和存取了。

2.2 預處理模塊

在這種模塊中，其主要是針對多媒體中的一些原始數據進行相關的預處理，并且從中提取出數據的有效特征，進而可以將特征矢量，通過元數據的這種形式記錄在整個元數據庫之中。而關于元數據庫的話，這是一種按照挖掘的一些相關要求，進行組織起來的，一種多維的、多層次的、多媒體屬性的數據庫，其可以起到支持高效率多媒體挖掘的作用。

2.3 挖掘引擎

在多媒體的數據挖掘中，往往要涉及到關于挖掘引擎的相關內容，關于挖掘引擎，其包含著一組快速的挖掘算法，這其中比如分類、聚類、關聯等等，在這種挖掘引擎種，系統是可以根據一些具體的應用，來對于一些挖掘算法進行選擇，其可以選擇一個算法，同時也可以選擇多種相對應的算法，同時對于元數據庫進行一定的挖掘。在元數據庫中，這里面的特征矢量一般情況下來講，其都是高維的，然而對于一些傳統的數據挖掘方法來說，其一般情況下來將，都是只適用于一些比較低緯的數據，那么在這個時候，如果我們仍然使用這些方法來對于這些高緯矢量進行處理，那么將會起到一些非常不理想的效果，那么這也就是我們經常性講到的維度災難。那么我們為了避免這種唯獨災難，或者是克服這種維度災難的影響，便有很多的針對高維數據引結構的一些經典的算法被提了出來。

2.4 用戶接口

最后涉及到的系統就是用戶接口系統了，在這種用戶接口系統中，我們一般可以實現挖掘結果的可視化以及界面的解釋，同時也可以實現為用戶提供的相關便捷措施和系統。由于多媒體具有試聽的特性以及時空的特性這兩種特點，因此挖掘出來的一些模式應當用一種新的表現方式加以呈現，比如導航式的知識開展以及交互式的問題求解等等，除此以外，還有提供挖掘結果的可視化的接口。

3 多媒體挖掘的內容

3.1 圖像挖掘

在多媒體數據挖掘中，比較廣泛應用的就是圖像挖掘的技術了，然而原始的圖像是不能夠被直接挖掘的，因此我們便需要對于這些原始圖像進行一定的處理，在對這些圖像進行預處理完成之后，再得以生成一些可以供一些高層挖掘模塊使用的一些圖像特征，并且通過綜合處理形成一個數據庫，最后便可以在形成的數據庫的基礎之上，完成對于一些圖像的數據挖掘的相關操作。

3.2 視頻挖掘

除了圖像挖掘以外，視頻挖掘也是其中的一個重要的內容，對于視頻的挖掘一般具有兩種，其一是根據視頻的結構進行的預處理，這種處理模式，其原理在于針對某些視頻在內容構造上的結構特性，通過一定的規則算法來將這些視頻進行劃分。其次是視頻運動的目標識別，這種模式的原理則在于，通過從視頻種對于跟蹤運動目標的分割，從而提取出運動目標的一些本質上的特征以及運動上的特征，由此實現視頻的挖掘。

3.3 音頻挖掘

作為一種聽覺媒體，音頻具有很多特征，其中包括基音、音調、旋律等等，而對于音頻的哇據也是重要的一個研究方向，其挖掘通常也有兩種途徑，其一是運用語音識別的技術，來將一段語音識別成文字，進而將音頻挖掘轉換成文字挖掘。其二則是直接從一段音頻種提取聲音特征，進而對音頻實現挖掘。

4 結語

在多媒體挖掘和發展的整個過程中，我們面臨了很多問題，也解決了很多問題，在目前，多媒體的挖掘技術已經取得了很大的進展，而針對不同的媒體，比如圖像、視頻、音頻等等，我們應當采取不同的挖掘辦法，那么同時，我們對于多媒體挖掘技術的深入研究，也將成為未來發展的一個重要點，同時也會為將來的多媒體發展起到重要的作用。

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