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  第34题      
  知识点:   多媒体信息检索的定义与分类   搜索引擎   索引
  关键词:   多媒体   搜索引擎   媒体        章/节:   多媒体信息搜索技术       

 
多媒体的索引查询时针对的是(34)。
 
 
  A.  对象
 
  B.  文本
 
  C.  标识
 
  D.  系统
 
 
 

 
  第28题    2019年下半年  
   32%
现在很多公司都使用了门禁系统,员工可以通过输入自己的指纹打开大门,这是使用了(28)技术。
 
   知识点讲解    
   · 多媒体信息检索的定义与分类    · 搜索引擎    · 索引
 
       多媒体信息检索的定义与分类
        多媒体信息检索是指根据用户的要求对图形、图像、文本、声音、动画等多媒体信息进行检索,最终得到用户所需的信息。多媒体信息检索系统有着广阔的应用前景,它将广泛应用于电子会议、远程教学、远程医疗、电子图书馆、艺术收藏、地球资源管理、天气预报、时装设计、金融市场、军事指挥系统、防汛指挥系统等领域。例如,数字图书馆将物理信息转化为数字多媒体形式,通过网络安全地发送给世界各地的用户。
        多媒体信息既包括数字化的文本、图形与图像信息,又包括数字化的视频与音频信息。对于这些结构化信息,主要针对文本文献的传统信息检索方法(基于外部特征和基于文本描述)无法揭示和表达多媒体信息的实质内容和语义关系。为了适应这一需要,人们提出了基于内容的多媒体信息检索思想。基于内容的检索是指根据媒体和媒体对象的内容及上下文联系在大规模多媒体数据库中进行检索。
        多媒体信息检索根据检索的内容可以分为以下几类。
               (1)基于内容的图像检索
               基于内容的图像检索(Content-based image retrieval, CBIR)是指在给定查询图像的前提下依据内容信息或指定查询标准在图像数据库中搜索并查找出符合查询条件的图片。CBIR是依据图像的视觉特征检索图像的。典型的CBIR系统允许用户输入一张图片以查找具有相同或相似内容的其他图片。而传统的图像检索是基于文本的,即通过图片的名称、文字信息和索引关系实现查询功能,这一概念于1992年由T. Kato提出,他在论文中构建了一个基于色彩与形状的图像数据库,并提供了一定的检索功能进行实验。此后,基于图像特征提取以实现图像检索的过程以及CBIR这一概念被广泛应用于各种研究领域,如统计学、模式识别、信号处理和计算机视觉。
               在CBIR中,各个图像都把特征提取后存储在数据库中,以便和待查询的图像特征进行比较,它主要包括以下两个步骤。
               . 特征提取:提取特征以达到可互相区别的程度。
               . 匹配:输出一个和这个特征相匹配的结果,也就是视觉特征上的相似性。
               所以基于内容的图像检索是依据人的视觉特点从图像中提取出最原始的视觉信息,主要包括图像的颜色特征、图像的形状特征、图像的纹理特征等,然后使用特征匹配算法进行检索和匹配。
               (2)基于内容的音频检索
               基于内容的音频检索是指通过音频特征分析对不同音频数据赋予不同的语义,使具有相同语义的音频在听觉上保持相似。内容特征提取是指寻找原始音频信号的表达形式,提取能代表原始信号的数据。音频内容特征的提取有两种不同的技术线路:一种是从叠加音频帧中提取特征,其原因在于音频信号是短时平稳的,所以短时提取的特征较稳定;另一种是从音频片段中提取,因为任何语义都有时间延续性,在长时间刻度内提取音频特征可以更好地反映音频所蕴含的语义信息,一般是将音频帧的统计特征作为音频片段特征。
               (3)基于内容的视频检索
               基于内容的视频检索是指根据视频的内容及上下文关系对大规模视频数据库中的视频数据进行检索,它区别于传统的基于关键字的检索手段,融合了图像理解、模式识别、计算机视觉等技术,是一种根据视频的内容及上下文关系且没有人工参与的基于关键字的检索手段,可以自动提取并描述视频的特征和内容,从而实现对大规模视频数据库中的视频数据进行检索。其关键技术的第一部分是镜头分割,第二部分是关键帧提取,第三部分是基于特征的视频索引与存储组织。
               (4)基于内容的多媒体文件检索技术
               基于内容的多媒体文件检索技术减少了机器的工作量,检索结果具有较高的精确匹配度,文件数据库管理者可以针对不同的文件类型对关键词检索技术和基于内容的检索技术进行综合利用,以期达到最好的效果。基于内容的多媒体文件检索技术虽然只是起步,但其前景却是辉煌的,随着技术问题的逐步解决,基于内容的多媒体文件检索技术将在信息社会的各个领域发挥重要的作用。
 
       搜索引擎
        Internet是一个庞大的信息海洋,要想从中找出自己所需的信息并不是一件容易的事,应运而生的搜索引擎可帮了我们的大忙。
        搜索引擎是指为用户提供信息检索服务的程序,通过服务器上特定的程序把Internet上的所有信息分析、整理并归类,以帮助用户在Internet中搜索所需要的信息。当用户通过搜索引擎查找信息时,搜索引擎就会对用户的需求产生响应,并根据查找的关键字检索数据库,最后将与搜索标准匹配的站点列表返回给用户。用户可以从列表中选择需要的网站,单击链接即可进入相应的页面。搜索引擎也是一类网站,它们一般都具备分类主题查询和关键字查询两种功能:
        .按内容分类逐级检索
        分类检索是从搜索首页按照树型的主题分类逐层单击来查找所需信息的方法。
        .使用关键字检索
        关键字检索就是由用户指定一些词语(这些词语称为关键字),搜索引擎自动搜索和这些词语相关的网站,并按照匹配的程度由高到低排列输出给用户。使用关键字检索的核心是如何选择合适的关键字,不同的搜索引擎提供的查询方法并不完全相同。
        对于经常上网查阅资料的用户来说,记住一些好的搜索网站是很重要的,在这里给大家介绍几个常用的搜索网站。
        .http://www.google.com/ google搜索引擎
        .http://dir.sohu.com/搜狐分类搜索引擎
        .http://cn.yahoo.com/中文雅虎
        .http://search.sina.com.cn/新浪搜索
        .http://search.163.com/网易搜索引擎
        .http://www.baidu.com/百度搜索
 
       索引
        在数据库系统中,索引是一种可选结构,其目的是提高数据访问速度。利用索引可提高用户访问数据的速度,或直接从索引中独立检索数据。如果对索引的配置和使用进行了优化,那么索引能大大降低数据文件的I/O操作并提高系统性能。
        但是在为一个表创建索引之后,Oracle将自动维护这个索引。当用户在表中插入、更新或删除记录时,系统将自动更新与该表相关的索引。一个表可以有任意数量的索引,但一个表的索引越多,用户在该表中插入、更新或删除记录时所造成的系统开销也越大。其原因是无论何时更新表,系统都必须更新与之相关的索引。
        索引是建立在表的一个或多个字段之上的。索引的作用大小取决于该字段或字段集的选择性。所谓选择性,是指索引能降低数据集中的程度。如果表中与某个索引相关的字段值各不相同,那么该索引就有很好的选择性。一个选择性很差的索引的例子,是基于字段值仅为true/false的字段创建的索引,因为表中很多记录该字段的字段值都相同。一个索引可能只能帮助管理员降低检索的记录数,而不能惟一地确定一条记录。例如:如果为一个表的LastName字段创建了一个索引,现在用户需要搜索John Smith,那么这个索引将返回LastName字段值为Smith的所有记录,因而用户还不得不在返回的记录中搜索含John的记录。索引的选择性越好,就越有助于降低返回记录的数量,从而提高数据访问速度。下面介绍有效创建和使用索引的技巧和方法。
        . 索引和降低系统处理的数据量。
        索引的主要作用之一就是降低系统处理的数据量。对CPU使用和等待完成I/O操作的时间上,I/O操作引起的系统开销都是非常昂贵的。降低I/O操作可提高系统性能和处理能力。如果不使用索引,那么为了找到特定的数据,系统将不得不扫描表中的所有数据。
        例如如下查询语句:
        
        如果不使用索引,系统必须扫描整个emp表并检查表中每条记录的employee_id字段的值。如果emp表很大,那么这个操作可能意味着数量巨大的I/O读写和很长的处理时间。
        如果为emp表的employee_id字段创建了索引,那么系统将遍历该索引并找到用户所查询记录的ID。找到记录ID之后,只需一条额外的I/O操作就能检索到用户所需的数据。
        用于说明这个问题的最好例子,是只需查找一条记录的情况。在表的每条记录中,类似employee_id这样的字段的值可能在整个表中都是惟一的。这意味着查询结果值返回一条记录,这种查询的效率是非常高的。
        在某些情况下,索引必须返回大量数据。如下面的例子:
        
        这个查询语句很可能返回大量数据,因为索引操作返回了大量记录的ID,并且系统必须独立访问这些记录的ID,所以这种情况下,不使用索引可能比使用索引的效率更高,直接进行表扫描可能效率更高。不同情况下,采用哪种查寻方法更好,很大程度上取决于表的数据量和组织形式。
        对于不同的数据,在某些情况下位图索引可能非常有用,而在另外一些情况下,使用位图索引可能没有任何好处。
        . 索引和更新。
        如果对表创建了索引,那么更新、插入和删除表中的记录都将导致额外的系统开销。在系统提交这些操作之前,系统将会更新所有与该表相关的索引。这可能需要花费很长时间,并额外增加一定的系统开销。
        . 在字段选择性很低的情况下适用索引。
        在某些情况下,表中的某些字段的选择性可能很低。开发人员没必要为所有表创建索引,实事上,在某些情况下索引引起的问题比解决的问题更多。在很多情况下,需要反复试验,才能确定一个索引是否有助于提高系统性能。
        但是,位图索引能在字段选择性不高的情况下工作得很好。一个位图索引可以和其他位图索引联合使用,以降低系统检索的数据集。对于某些值为true/false、yes/no或其他小范围数据的字段,建立位图索引是非常合适的。请记住:位图索引所占用的空间,是随着与该索引相关的字段的不同值的数量的增加而增加的。
        如果决定创建一个索引,那么确定为哪些字段创建索引是非常重要的。对于不同的表,可能会选择一个或多个字段创建索引。可使用如下方法来确定在哪些字段上创建索引:
        ①选择那些最常出现在where子句中的字段。经常被访问的字段最可能受益于索引。
        ②经常用于连接表的字段是创建索引的必然候选字段。
        ③必须注意索引导致的查询语句性能的提高与更新数据时性能的降低之间的平衡。
        ④经常被修改的字段不适合创建索引,其原因是,更新索引将增加系统开销。
        在某些情况下,使用复合索引的效率可能比使用简单索引的效率更高。下面的一些例子说明了应当在何种情况下使用复合索引。
        ①某两个字段单独来看都不具有惟一性,但结合在一起却有惟一性,那么这种情况下,复合索引将工作得很好。例如:A字段和B字段都几乎没有惟一性值,但绝大多数情况下,字段A和B的某个特定组合却具有惟一性特点。那么在检索数据时,可在where子句重视and操作符来将这两个字段连接在一起。
        ②如果select语句中的所有值都位于复合索引中,那么Oracle将不会检索表,而直接从索引中返回数据。
        ③如果多个查询语句的where子句中作为查询条件的字段都不相同,但返回的记录相同,那么应当考虑利用这些字段创建一个复合索引。
        在创建索引之后,开发人员应当定期利用SQL TRACE工具或EXPLAIN PLAN来察看用户查询是否充分利用了索引。很有必要花费一定精力来试验使用索引和未使用索引在效率上的差别,以判断索引所耗费资源是否物有所值。
        应该删除那些不经常使用的索引。可使用alter index monitoring usage语句来跟踪索引的使用情况。还可以从系统表all_indexes、user_indexes和dba_indexes中查询用户访问索引的频率。
        如果为一个不适合创建索引的字段或表创建了索引,那么这可能会导致系统能力的下降。而如果创建的索引合理,那么这将降低系统的I/O操作并加快访问速度,从而大大提高系统性能。
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第34题    在手机中做本题