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摘 要在实际媒体检索实践中,可以观察到普遍一种近邻关系非可逆现象假设媒体对象i在媒体对象j检索结果中,但媒体对象并定于媒体对象f检索结果中.然而,如果两个媒体对象各自于对方检索结果中,也就是两个媒体对象满足近邻关系可逆性,那么这两个媒体对象很有可能是线;.于是就可以利用近邻关系可逆性来帮助提高检索精度.针对图像检索中近邻关系对于近邻数量敏感性,提出了一种自适应近邻数量选择算法.该算法可以自动为数据库中每个图像选择一个合适近邻数量,避免算法对类型图像数据库差异性.
跨媒体所包含内容非常广泛,包括多媒体数据存储、多媒体数据检索、多媒体数据组织管理、多媒体数据传播和应用多个方面相关理论和技术.跨媒体指是跨越媒体数据媒体形式而共同表达同一语义.也,要研究跨媒体包括多种媒体形式,而这些媒体数据相互协助来共同表达传播者要传播信息和目.如在一个新闻网页中包含图像和文字两种媒体形式就是所要研究一个跨媒体对象,它们表达形式,但都在描述该条新闻,在表达时文本和图像互相补充、互相解释,共同完成描述该条新闻功能.
就目前而言,关于跨媒体研究主要包括以下几个方面
（1）与跨媒体相关硬件技术.如输入输出多媒体数据硬件设备、存储和传输多媒体数据相关硬件设备配置等.
（2）跨媒体内容检索技术.也就是本文主要介绍在多种类媒体数据之间进行检索.
（3）跨媒体数据表达.如何更有效地表示跨媒体数据,方便计算机进行管理和检索,是跨媒体研究重要课题.
（5）跨媒体数据存储、组织和应用.更有效地对跨媒体数据进行存储和组织,然后进一步利用好跨媒体数据,使其方便于人类生产和生活,是跨媒体研究重要内容.
上述跨媒体五个研究内容中,跨媒体检索研究是所有其他研究内容结合点和最终目标.跨媒体检索研究目标是分析一种媒体数据和多种媒体数据之间语义关联,在一种或多种媒体数据间进行检索.而言,跨媒体检索就是用户提交任意一种媒体查询,检索相同种类相关多媒体数据.由于同种类媒体检索可以认为是单一媒体形式检索,所以人们更多关注于种类间媒体数据检索,也就是用户提交某种媒体查询来检索出其他种类媒体数据.
,用户提交一个文本查询,检索到与该文本相关图像或音频等.另外,一些跨媒体检索系统也支持用户提交多种媒体数据对象,来检索多种媒体数据对象.
对图像提取全局特征主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征和空间关系特征等.本小节将对这几种全局特征做一简要介绍.颜色特征通常情况下,颜色特征由颜色直方图来表示,而最常用是1991年提出颜色直方图相交方法.
多媒体有关论文范文文献4385;到；另外,两层流形学习方法需要调节参数,其复杂程度并不适用于实际使用.于是文献提出了只建立一个图跨媒体检索系统方案,在这个图中每个多媒体对象都是一个顶点,图中顶点间距离根据单一媒体对象来确定.尽管这种只建立一个图方法简化了流形学习困难程度,但仍然没有能够对种类多媒体文件间语义关联进行很好分析和利用.
在多媒体关联空间中,每个多媒体文档就是该空间中一个数据点.有研究人员提出了一种排序算法（localregressionandglobalalignment,缩写为LRGA算法）,该算法通过学习一个拉普拉斯矩阵来对数据进行重排序.尽管LRGA算法在检索过程中能够将类型多媒体对象结合起来,但它仍有一些缺陷.首先,尽管多媒体文档距离能够把多种类型多媒体对象信息都包含在内,但它依赖于该类型媒体对象检索精度,这有可能使得某种媒体对象对多媒体文档表达语义贡献变得很小.其次,建立多媒体文档语义空间需要对所有媒体对象距离都进行计算,这在大型多媒体数据库时变得困难,因为随着多媒体文档数据量增大,多媒体文档距离矩阵也变得异常庞大,这为进一步带来了困难.
