传统检索检索方式：基于文本

代表搜索引擎：Google/Baidu/Yahoo/Bing等

工作原理：利用网络蜘蛛搜索链接，抓取内容，提取链接进行再度搜索，理论上可以遍历所有网页。为数据内容创建索引存于服务器上。

新兴发展的检索方式：基于多媒体内容

代表搜索引擎：Google

技术原理：按图搜索：用户上传图片，Google会先提取图片特征信息，依靠超大规模并行、实时的图像特征匹配，反馈查询结果。

按音乐搜索：音乐特征提取算法

• 基于文本的数字媒体检索

• 基于内容的数字媒体检索

• 基于多媒体数据实例查询
• 示例：The GNU Image-Finding Tool

http://www.gnu.org/software/gift/

• 1.数字媒体数据流
• 2.发现特征{x1,x2….xn}
• 3.数字媒体数据分段
• 4.识别、分类、聚类
• 5.标引以及检索

• 1.图像输入
• 2.找到特征
• 3.相似度测量
• 4.识别、分类、聚类
• 5.标引以及检索

• 找出图像的特征是图像检索的关键

基于图像的检索经常需要预先构造图像的特征数据库

• 主要的图像特征：
  1. 颜色特征
  2. 纹理特征
  3. 形状特征
  4. 空间关系特征

• 颜色特征是应用最为广泛的可视特征，主要用来分析图像的颜色分配
• 包括：
  1. 颜色直方图
  2. 颜色矩
  3. 色彩集
  4. 颜色聚类矢量
  5. 颜色关系图

• 形状特征计算基于对象的段或一部分区域主要包括
  1. 轮廓特征
  2. 区域特征
• 典型方法包括
  1. 傅里叶形状描述
  2. 不变矩阵

• 将RGB转为HSV
• 全部和部分图像的LSI矩阵直方图

不同图像怎样测量基于特征的相似度

• 图像特征总是形成一固定长度的特征向量
• 因此相似度可以衡量于
  1. 欧氏距离
  2. 直方图交集
  3. 二次距离
  4. 马氏距离
  5. 非几何相似

• Google

http://www.google.com/imghp?hl=zh-CN&tab=ii

• QBIC

http://www.qbic.almaden.ibm.com/

• Virage

http://wwwvirage.com/cgi-bin/query-e

• RetrievalWare

http://vrw.excalib.com/cgi-bin/sdk/cst/cst2.bat

• MARS

http://jadzia.ifp.uiuc.edu:8000

• 现有的图像检索系统都有以下一到多个功能
  1. 随机检索
  2. 分类检索
  3. 元数据检索
  4. 基于实例的检索
  5. 基于草图的检索
  6. 基于纹理的检索
  7. 基于颜色的检索

• 说明： 用声音内容为依据，做音乐检索
• 目的：让使用者可以用自然的方法点选歌曲

http://www.soundhound.com/

• 困难：使用者的节奏，快慢不同，拍子不准，音调高低不同

若允许使用者从歌的任意处唱，计算量会很大

• 时域特征
  1. 平均能量
  2. 过零率
  3. 沉默比
• 频域特征
  1. 声谱
  2. 带宽
  3. 能量分布
  4. 调和性
  5. 音高

• 振幅和时间代表着一段音频信号
• 平均能量： 指的是这段音频的音量
• 过零率：指的是音频信号振幅变化的频率
• 沉默率：指的是静默的声音片段所占的比例

• 声谱
• 带宽：指的是声音的频率范围
• 能量分布
• 调和性
• 音高

• 克服节奏快满不同的问题
• 克服音调高低不同的问题
• 全曲比对费时很久且准确率低
• 使用浮点数运算

• x轴为歌声的中介格式向量，y轴为资料库某一首歌的中介格式向量
• 计算他们之间距离，取最小值，进行配对
• 从头比对和全曲比对的区别

• 改进方法一
  1. 改用整数运算
  2. 改良式DTW
• 改进方法二
  1. 将资料库中的每一首歌的中介格式，从每一个音符为起点切成数个长度为D=72的片段
  2. 用两阶段的方法比对：第一阶段为线性伸缩比对，第二阶段为DTW

<note important> 本节编撰作者(请大家在这里报到)：

• 虞开元 (3090104025) 更新了:13.1 & 13.6
• 徐昕 (3090104032) 编写了:13.1.0-13.8.0
• 胡波 (3090104031) 编写了:13.8.1-13.9.3
• 黄梁 (3090104026) 更新了:13.6-13.9

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