多媒体数据挖掘技术浅析

李凯敏 齐赫 苗莉 海口经济学院

1 序言

在整个多媒体数据的研究中，多媒体数据得到了大量的涌现，因此也产生了各种各样的多媒体数据库，这些数据库的容量十分之大，内容也越来越丰富多彩，和过去的一些多媒体的数据研究相比较起来，过去的多媒体研究的侧重点在于对基本内容的一些检索和探索，这虽然在一定程度上，可以解决信息搜索和信息资源发现的问题，但是另外一方面，人们对于信息的需求程度越来越高，对于信息的处理应用方面也越来越广泛，因此这种以前的多媒体数据研究不能够很好地满足这些问题。

在多媒体数据挖掘研究的过程中，将其与传统的数据挖掘进行比较的话，我们会发现其中有几个需要我们去解决的问题，比如多媒体数据地非结构化的问题，我们应当在这些数据上进行一定的挖掘，从而获取相关的一些知识，除此以外，在多媒体数据中，其特征向量往往是数十维，有时候甚至是数百维的，那么我们对于如何对于高维矢量进行数据的挖掘，也是一项重要的问题。

2 多媒体数据挖掘的一般系统结构

2.1 多媒体数据收集

在多媒体的数据挖掘中，有很多种的系统结构，需要我们对其进行一一分析，首先就是多媒体的数据收集。一般来说，对于一些大型的多媒体的数据集，其可能会包含几十万幅的照片以及上千个小时的音视频文件等等，而对于这些文件，其媒体的结构和元数据库中的描述是相关联的，这样便可以用于可视化的表现和存取了。

2.2 预处理模块

在这种模块中，其主要是针对多媒体中的一些原始数据进行相关的预处理，并且从中提取出数据的有效特征，进而可以将特征矢量，通过元数据的这种形式记录在整个元数据库之中。而关于元数据库的话，这是一种按照挖掘的一些相关要求，进行组织起来的，一种多维的、多层次的、多媒体属性的数据库，其可以起到支持高效率多媒体挖掘的作用。

2.3 挖掘引擎

在多媒体的数据挖掘中，往往要涉及到关于挖掘引擎的相关内容，关于挖掘引擎，其包含着一组快速的挖掘算法，这其中比如分类、聚类、关联等等，在这种挖掘引擎种，系统是可以根据一些具体的应用，来对于一些挖掘算法进行选择，其可以选择一个算法，同时也可以选择多种相对应的算法，同时对于元数据库进行一定的挖掘。在元数据库中，这里面的特征矢量一般情况下来讲，其都是高维的，然而对于一些传统的数据挖掘方法来说，其一般情况下来将，都是只适用于一些比较低纬的数据，那么在这个时候，如果我们仍然使用这些方法来对于这些高纬矢量进行处理，那么将会起到一些非常不理想的效果，那么这也就是我们经常性讲到的维度灾难。那么我们为了避免这种唯独灾难，或者是克服这种维度灾难的影响，便有很多的针对高维数据引结构的一些经典的算法被提了出来。

2.4 用户接口

最后涉及到的系统就是用户接口系统了，在这种用户接口系统中，我们一般可以实现挖掘结果的可视化以及界面的解释，同时也可以实现为用户提供的相关便捷措施和系统。由于多媒体具有试听的特性以及时空的特性这两种特点，因此挖掘出来的一些模式应当用一种新的表现方式加以呈现，比如导航式的知识开展以及交互式的问题求解等等，除此以外，还有提供挖掘结果的可视化的接口。

3 多媒体挖掘的内容

3.1 图像挖掘

在多媒体数据挖掘中，比较广泛应用的就是图像挖掘的技术了，然而原始的图像是不能够被直接挖掘的，因此我们便需要对于这些原始图像进行一定的处理，在对这些图像进行预处理完成之后，再得以生成一些可以供一些高层挖掘模块使用的一些图像特征，并且通过综合处理形成一个数据库，最后便可以在形成的数据库的基础之上，完成对于一些图像的数据挖掘的相关操作。

3.2 视频挖掘

除了图像挖掘以外，视频挖掘也是其中的一个重要的内容，对于视频的挖掘一般具有两种，其一是根据视频的结构进行的预处理，这种处理模式，其原理在于针对某些视频在内容构造上的结构特性，通过一定的规则算法来将这些视频进行划分。其次是视频运动的目标识别，这种模式的原理则在于，通过从视频种对于跟踪运动目标的分割，从而提取出运动目标的一些本质上的特征以及运动上的特征，由此实现视频的挖掘。

3.3 音频挖掘

作为一种听觉媒体，音频具有很多特征，其中包括基音、音调、旋律等等，而对于音频的哇据也是重要的一个研究方向，其挖掘通常也有两种途径，其一是运用语音识别的技术，来将一段语音识别成文字，进而将音频挖掘转换成文字挖掘。其二则是直接从一段音频种提取声音特征，进而对音频实现挖掘。

4 结语

在多媒体挖掘和发展的整个过程中，我们面临了很多问题，也解决了很多问题，在目前，多媒体的挖掘技术已经取得了很大的进展，而针对不同的媒体，比如图像、视频、音频等等，我们应当采取不同的挖掘办法，那么同时，我们对于多媒体挖掘技术的深入研究，也将成为未来发展的一个重要点，同时也会为将来的多媒体发展起到重要的作用。

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