多媒体技术关键特征篇1

论文摘 要：数字图书馆的迅猛发展使得多媒体信息资源的组织与管理成为数字图书馆发展的一个关键性问题，而多媒体信息检索技术也就成为数字图书馆中的核心技术，因而在数字图书馆中引入基于内容的多媒体检索技术成为了必要。?   

 

1 基于内容的多媒体检索原理? 

传统的多媒体检索技术，主要是通过对多媒体进行人工分析,对多媒体物理特征和内容特征进行文字著录或标引，建立类似于文本文献的标引著录数据库,并通过检索这些数据库以获得多媒体编号，进而利用这些编号索取实际多媒体。这种检索技术存在不足：①特征不具有代表性，带有主观性；②人工处理速度慢；③特征信息得不到充分利用；④结果信息提取慢。基于此原因有必要研究基于内容特征的检索(CBR,Content-Based Retrieval ) ，克服传统检索方法的不足，提高多媒体检索效率。CBR是指直接根据描述媒体对象内容的各种特征(如图像颜色,纹理,形状等)进行检索，它能从数据库中查找到具有指定特征或含有特定内容的图像(包括视频片段)，区别于传统的基于关键字的检索手段，融合了多媒体理解、模式识别等技术。一般说来，基于内容的图像信息检索主要是根据图像的颜色、纹理、形状开展；而对视频信息检索主要通过对视频分割、视频聚类、关键帧抽取、运动特性抽取、最后完成视频检索。数字图书馆拥有海量多媒体信息资源，只有充分利用基于内容的多媒体检索技术，才能挖掘海量资源库中的信息资源，为广大读者服务。? 

2 基于内容的多媒体检索分类及检索方法? 

根据检索对象的不同，基于内容的多媒体检索又可以分为基于内容的文本检索、基于内容的图像检索、基于内容的视频检索和基于内容的音频检索四种检索。? 

2.1 文本检索? 

基于内容的文本检索是涉及文档内容查询的检索技术。其检索模型的构造是基于内容文本信息检索的核心技术，包含3个方面的内容：文档与用户查询的表示、查询匹配策略和匹配结果的相关度表示。典型的文本检索模型又分为布尔模型、向量空间模型和概率模型3种。? 

2.1.1 布尔模型(Boolean Model)? 

该模型将文档中的特征简单地表示成二元变量，某特征词出现则为1，否则标识为0。文档的相似度则基于布尔量进行计算。该模型有点是简单、速度快，缺点是不够精确，不能反映不同“项目”对一个文档的重要程度的差异。后来陆续有学者针对布尔模型不足，提出改进算法即扩展的布尔模型。? 

2.1.2 向量空间模型(Vector Space Model，VSM)? 

该模型也称为词袋(Bag of Words，BOW)表示法，该表示法有一个关键假设，即文章中词条出现的先后次序是无关紧要的，个特征词对应特征空间的一维，将文本表示成欧氏空间的一个向量。该模型思想是将文档D(Document)看作是由一定代表性的特征项组成；而特征项t（Term）是指出现在文档中能够代表文档性质的基本语言单（如字、词等），也就是通常所指的检索词。这样一个文档D就可以表示为?D(t-1,t-2,…,t-n)，t-i（I=1,2,…n?）表示文档的一个特征项。? 

2.1.3 概率模型(Probablistic Model)? 

该模型考虑词项、文档之间的内在关联，依据关联信息计算文档类别归属大小，据此推算文档类别。? 

布尔模型和向量空间模型都将文档表示词条视为相互独立的项，忽略了表示词条间的关联性。概率模型则考虑到词条、文档间的内在联系，利用词条间和词条与文档之间的概率依赖性进行信息检索。其中二值独立检索模型（BIR）是一种实现简单且效果很好的概率检索模型。概率推理网络是一种新型的检索模型，它模拟人脑的推理思维模式，将文档内容与用户查询匹配的过程转化为一个从文档到查询的推理过程。? 

2.2 图像检索? 

基于内容的图像信息检索主要根据图像的特征进行，一般地，图像特征包括:①图像的画面内容特征(如图像颜色分布、纹理结构、形状等) ；②图像的主题对象特征(如图像所描述的人、车、建筑等) ；③图像的著录特征(如作者、时间、地点等) ；④图像的移动和组合特征(如影象中的场景) 。目前对图像内容检索研究比较多的是基于图像的颜色、纹理、形状等特征开展的，下面重点论述此三方面的检索。? 

2.2.1 基于颜色特征的图像检索? 

颜色是一种重要的视觉信息属性，在图像索引与检索中是一种很有用的特征。相对于其他特征，颜色特征非常稳定，具有对旋转、平移、尺度变化、各种形变不敏感特性，而且颜色特征计算简单。因此，颜色特征成为现有检索系统中应用最广泛的特征。较早从事颜色特征进行图像检索的方法是直方图，通过统计各不同灰度值的图像像素数量，达到对图像的信息描述。? 

2.2.2 基于纹理特征的图像检索? 

纹理描述了图像或图像区域所对应的景物的表面性质。包括表面结构组织及其与周围环境关系的许多重要信息，纹理特征是一种统计特征，具有旋转不变性，并具有较强的抗噪音能力。一般地，体现图像纹理特征的具体指标有均匀度、对比度、方向，其中均匀度反映纹理的尺寸，对比度反映纹理清晰度，方向反映实体是否有规则的方向性。? 

2.2.3 基于形状特征的图像检索? 

基于形状检索基本上是从形状的轮廓特征和形状的区域特征来建立图像的索引，主要有形状轮廓特征和形状区域特征两重描述。形状轮廓特征主要包括：直线段描述、样条拟合曲线、傅立叶描述子、内角直方图、高斯参数曲线等。而形状区域特征主要包括：形状的无关矩、区域的面积、形状的纵横比等。? 

2.3 视频检索? 

视频检索实际上属于图像的检索。视频除了具有一般静态图像的特征外，还具有动态性，如镜头运动的变化、运动目标的大小变化、视频目标的运动轨迹等，所以视频又称动态图像，是一组图像按时间的有序连续表现，它的表示与图像序列、时间关系有关。视频数据可用幕、场景、镜头、帧等描述。视频序列主要有镜头组成；镜头由一系列连续的帧组成；帧是一幅静态的图像，是组成视频的最小单位；场景含有多个镜头；幕是由一系列的相关场景组成，表示以完整的事件。视频检索的前提是需要利用可视化特征视频数据建立有效的索引。? 

2.4 音频检索? 

音频就是对声音数字化后得到的结果。音频一般采用音量、音调、音强、带宽、音长和音色等属性来描述。其中音量、音调、音强、带宽和音长等属性易于通过技术手段进行量化建模，而对音色的处理却相对复杂，对其进行分析和捕捉较为困难。音频检索同视频检索相类似，音频特征随时间而动态变化，分析时计算不同时间段的声波信号的波形，并将波形的均值、方差和自相关系数等记录在波形数据库中。对音频数据进行采样、帧抽取后，运用方差分析等统计方法对音调、音量、音强等音频特征进行量化，并在音频数据库中记录这些量化值，形成索引树，在检索时可以利用这些特征进行示例和指定特征查询。? 

参考文献：? 

[1] 黄如花,王梅,黄晓斌.数字图书馆原理与技术[M].武汉：武汉大学出版社,2005.

[2] 吴玉萍.基于文本的多媒体检索与基于内容的多媒体检索的比较[J].信息科学.2007(5).? 

[3] 管计锁,梁胜利.数字图书馆的信息检索技术[J].图书馆理论与实践.2001(4).? 

[4] 翟中文.基于内容的多媒体信息检索技术研究[J].河南图书馆学刊.2005(25).? 

[5] 罗德勇,明海.数字图书馆中基于内容的多媒体检索研究[J].情报检索.2003（1）.? 

[6] 徐建华.一种新型的多媒体检索技术—基于内容的检索[J].情报学报.2000(19).? 

[7] 黄蕾.多媒体数据基于内容检索综述[J].情报探索.2000(4).? 

[8] 李敏.论数字图书馆的信息检索技术[J].津图学刊.2003(3).? 

[9] 徐建华.一种新型的多媒体检索技术——基于内容的检索[J].情报学报.2000(19).? 

[10] 杨慕莲,张芳芳.论数字图书馆中的多媒体信息系统的构建[J].咸宁学院学报.2004(5).? 

多媒体技术关键特征篇2

[关键词]多媒体教学；多媒体技术；计算机技术；心理学；教育

多媒体教学的发展，与其技术的发展有直接关系。在一些相关论著中，学者们更多的是对多媒体教学技术的论述，强调的是技术，而很少涉及学习者和教育者这样的“人的因素”。虽然对多媒体教学技术的研究是不可缺少的，但是探索多媒体教学的心理机制和教育基础则更为重要，因为人类是以完全不同的方式来加工多媒体教学的。只有这样，才能在多媒体教学中考虑学习者和教育者的主体性。

一多媒体教学技术及其计算机基础

多媒体与多媒体技术应视为同义词。关于多媒体技术的特点虽然还没有形成共识，但是，也有一些基本的共同之处。多媒体五大特点：1.将不同的媒体数据都表示成统一的结构码流；2.实行新的技术标准体制，以适应系统级集成和规范相关产品的性能指标；3.建设“全球信息高速公路”；4.应用“双向性设计”，统一信息提供者、接受者和控制者的关系；5.赋予信息系统对客观世界信息的自然模拟与处理能力。

(一)多媒体技术的特点

1.整合性。多媒体实时地综合，把文本、图形图像、声音、动画以及视频这些媒体中组成两种或两种以上的结合体，为的是借鉴各种媒体的优势，形成一种在功能上更加完善的体系。

2.集成化。多媒体表示的并不单纯是信息的多样性，而是通过多种媒体表现、多种感官认知、多种仪器设备、多学科汇聚、多领域应用等交互作用，集成信息码流、设备控制、人与客观现实关系的一体化。

3.多维式。多媒体是趋于人性化的多维信息处理系统，目标是要尽可能实现让人类在现实生活的自然环境下，保持信息交流的高保真效果、通信带宽和交互控制能力。

4.数字化。多媒体具备数字化处理系统，其信息是一种数字化的信息，其信息结构是一种超媒体的网状式结构，所以高速宽带网络支持多媒体通讯和资源共享，建造全景化虚拟世界数据库成为现实。

5.分布式。目前，多媒体技术正朝着分布式的方向发展。分布式多媒体是一门综合性技术，它集计算机的交互性、网络的分布性和多媒体信息的综合性于一身，突破了计算机、通信等传统产业间相对各自独立发展的界限，是计算机和通信领域的一次革命；分布式多媒体的发展涉及两个关键性的技术问题，一个是多媒体网络技术，网络的频宽、信息的交换方式及网络的高层协作，这直接决定着网络质量；另一个是数据压缩技术，使信息量巨大的多媒体数据、特别是视频和声频数据得以在网络上传输；分布式多媒体向社会提供全新的信息服务，使用户不但可以选择播放的节目以及内容，而且还可利用此系统得到诸如咨询、交流等信息服务。

(二）多媒体并不是多媒体计算机的代名词。

多媒体计算机只是多媒体的一个特例。它既有计算机的显著特性，又有多媒体的功能，所以学校进行多媒体教学时，通常以多媒体计算机为载体。然而，多媒体计算机仅仅是多媒体系统中的一个分系统，因此，它常常被认为是多媒体中的一个典范，或者说是多媒体的一种狭义的范畴。

二多媒体教学技术及其心理基础

从媒体技术的基础来分析，多媒体教学技术离不开视觉媒体技术、听觉媒体技术和触觉媒体技术等。多媒体信息是这些媒体信息数字化后整合而成的，如前所述，数字化技术是多媒体技术的基础技术。在数字化的过程中，各种单媒体有各种不同的国际标准，然而，如果重视“感觉通道说”,那么就要在探讨这几个方面的媒体技术问题的同时，必须揭示使用者（尤其是学习者）的感觉、知觉的心理机制，特别是人的视觉和听觉特征。

多媒体教学技术的出现扩展了人们用视觉模式呈现材料的具体途径。视觉材料包括文本信息、图形图像信息、视频信息。这些信息通过视觉媒体技术数字化后整合为多媒体信息。

(一)为了使多媒体教学技术的视觉材料更容易被学习者所接受，就必须要顾及人的视觉心理基础，也就是说，上述视觉媒体技术只有通过视觉心理机制才能实现多媒体教学的目标。这里，我们也要强调四点：

1.多媒体技术要考虑光的物理三属性所引起的视觉的三种心理机制。视觉的刺激是光，光是电磁波，电磁波的范围很广，而人可见的电磁波只占电磁波的一小部分。波长不同，会使我们在视觉上产生色调的差别，从而产生不同的色觉。色觉不仅取决于由波长所引起的色调，还和主观感觉的明度和饱和度有关。明度是对光波强度（振幅）的反应，饱和度则由物体发射或反射的光的纯度来决定。所以，多媒体教学技术在视觉媒体设计上要处理好可见视觉、色调、明度和饱和度这几方面的关系。

2.多媒体教学技术要考虑对感光物质的视觉感受器心理机制。视觉感受器的真正感光器官是视网膜上的一些细胞，其中锥状细胞感觉颜色，棒状细胞感觉明度，这两种细胞中感光物质的化学性质不同，光使这些物质分解，色素被漂白，从而刺激了感受细胞的膜，引起神经冲动。所以，多媒体教学技术在视觉媒体设计上要研究这两种感光物质的化学性质。

3.多媒体教学技术要考虑视觉过程，即眼睛看东西是一个编码过程，视网膜上的不同感受野在视觉中枢有不同的神经细胞，各有其功能，不同的细胞对所刺激信息系统的不同特征分别反应，并像计算机那样编码，这种编码实际是对一些图像的辨认。所以，多媒体教学技术在视觉媒体设计上要利用好视觉感受野与信息的特征。

4.多媒体教学技术要考虑各类视觉现象，特别是决定视力高低的视角、强弱光下的适应、视觉后暂留的后像、不同背景的视觉对比、不同明度下对不同光波长的感受性等等造成视觉的各种差异。所以，多媒体教学技术在视觉媒体设计上要运用各类视觉现象产生的规律。

(二)在多媒体教学技术中，视听是紧紧地联系在一起的。在计算机环境下，眼睛知觉动画图像，耳朵则知觉解说语言；在演讲的情境中，视觉通道加工投影仪上幻灯片的内容，听觉通道则加工演讲者的声音。听觉材料主要是声音，包括语言信息、音乐信息和效果声信息。这些信息通过听觉媒体技术上数字化后整合为多媒体信息。在这一过程中，我们从技术角度作如下三点说明：

1.声音信息尽管是一种一维的模拟信号，它可以通过采样、量化、码字分配实现数字化，但它比文本信息的数据量要大，通常采用呈现声音和声音合成技术。

2.声波是起源于发声体的振动，在弹性媒质中传播的是一种机械波。它在气体或液体媒质中传播的是纵波，在固体媒质中传播的则是纵波、横波或两者的复合。声音信号有时域特征、频域特征和声色与失真特征。

3.声频或音频是人耳可闻的振动频率，频率范围每秒钟约为20-20000次（赫兹），声频信息数字化后其数据速率大、保真度好和动态范围大。当然，对于不同类型的声频信号，其信号带宽是不同的，电话、调幅广播、调频广播和激光唱盘等的声频信号是有较大区别的。随着声频数字化的发展，压缩编码技术是多媒体教学技术的关键之一。(三)要使多媒体教学技术的听觉材料被学习者更容易接受，也必须顾及人的听觉心理基础。这里，我们仅作两点分析：

1.多媒体教学技术要考虑声音的物理三属性所引起的听觉的三个特征。正像光有三种物理属性一样，声音也有三种属性，即振动的频率、振幅的大小、基音与陪音的倍数配合关系，以及所产生的听觉的音调（或因高）、音强（或响度）和音色的三个特征。人对不同音调的感受性是有差别的，尽管声频在20-20000Hz范围，但声频为1000-4000Hz之间音调感受性较好（即阈限较低），这是由于耳膜神经纤维承担的振动频率所决定的。测量音强的方法以分贝（dB）为单位，这是物理学与心理学都认可的，即两个声音之间的强度比率为1∶1.26（1分贝），因为1.26是能清楚辨别出两个声音振幅大小的区别。人的音色是由基音和陪音的不同比例的配合决定的。在音调和音强相同的情况下，人们之所以能够分辨出是哪种琴所演奏的曲子，正是由于不同琴的基本振动（基音）与分段振动（陪音）的比例是不一样的，这种比例成整数倍数为乐音，不成整数倍数则为噪音。所以，多媒体教学技术在听觉媒体设计上要利用好音调、音强和音色的三个特征。

2.多媒体教学技术要考虑听觉的感受野。因为听觉神经细胞是有分工的，研究指出，听觉中枢神经细胞有40%只反应噪音而不反应乐音，另外60%的神经细胞对乐音的反应也有分工。冲动频可以出现在声音的出现时，可以出现在声音消失之后，也可以出现在声音出现和消失的一刹那；可以在声频降低时发生变化，也可以在声频升高时发生变化。

由此可见，我们在分析多媒体教学的相关技术的同时，也要注意学习者的心理基础，因为学习者是以特有的心理活动的方式来加工视觉和听觉等媒体信息的。

三、多媒体教学技术及其教育基础

(一)在教育中应用多媒体技术，首先是多媒体教学软件的开发，此外，创作工具和虚拟现实等技术也在教育中应用。每一种技术既为教育服务，又有其教育的需要和基础。由于教育对象是人，所以在教育中不管怎样去应用多媒体技术，都要体现每一种技术为人服务，并把学习者和教育者的要求作为出发点。

(二)多媒体创作工具是指能够集成处理和统一管理文本、图形、静态图像、视频影像、动画、声音等多媒体信息，使之能够根据用户的需要生成多媒体应用软件的编辑工具。当前，多媒体创作工具的种类归纳起来主要有以下三种类型：

1.交互式流线或图标编辑控制型，编辑人员按照脚本的要求将选定的不同类型的图标根据需要一一放置于流线上进行编辑。

2.描述式页控制型，将多媒体素材根据需要编辑在一幅画面之中形成一页书，再将页与页之间按一定的调用关系联系起来以形成一本书的概念，不同页之间根据需要交互性地呈现即形成多媒体应用软件。

3.时间流程型，这类工具在编辑信息时显示出较强的时间前后顺序，即时间流程（TimeLine），主要用来编制一些简报类的程序。

[参考文献]

［1］吴炜煜.多媒体技术导论［J］.多媒体世界,1996(1):11-13.

［2］傅德荣.多媒体技术及其教育应用［M］.北京：高等教育出版社,2003：3.

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［5］理查德•E.迈耶.多媒体学习［M］.牛勇，邱香，译.北京:商务印书馆,2006：8.

多媒体技术关键特征篇3

关键词：多媒体技术；小学数学；教学

孩子在小学阶段应该打好基础，最基本的就是数学，只有把数学学好了，在未来的道路上才会有更大、更好的空间，学生能够通过对小学数学的学习，了解其与社会之间的紧密联系，开发学生的智力和思维能力，知道怎样找出问题，然后分析问题，再通过自己的努力来解决问题。现在的教学课程与以往大不相同，既要将课堂的气氛活跃起来，提高学生的学习兴趣，又要让学生学到更多的知识。为此，使用了多媒体教学模式。

一、多媒体教学的优势

计算机是多媒体教学技术的核心，它能够吸引学生的注意力，活跃课堂的气氛，在很大程度上提高课堂教学效率。生活中任一事物，如照片、数字、建筑等都可以利用多媒体技术有机结合，充分展现出其独有的特点，形成更加新颖独特的艺术形象。

多媒体技术还可以帮助老师解决疑难问题，减轻老师的教学负担，提高教学质量。运用多媒体技术教学，本抽象的问题具体化了，很好地解决了学习中难以突破的重难点，让老师轻松教学，学生也更快更有效地接受了教学知识。这样，老师会爱上多媒体技术，从而增加开展多媒体教学活动的次数。

二、如何有效地开展多媒体教学

1.利用多媒体技术来激发学生的学习兴趣

多媒体技术有生动有趣的图片，并伴随有声音和独具特色的图形，把抽象的问题具体化，通过多媒体设计情境模式，以最短的时间、最快的速度吸引学生的注意力，有助于老师顺利进行教学，取得佳绩。

2.数学模型是解决数学难题的基础，是进一步学习和了解问题的基石

小学数学的起步是极其基本的数量关系，一定要让学生打好基础，为以后的学习铺下更坚实的路。通过先进的多媒体技术强化学生的建模能力，起初教师要教导学生找出问题的所在，然后辅助学生动手，其次配合学生操作，探索并归纳基本的数量关系，在动画支撑下两种数量关系成为模型，最后再进一步沟通二者的内在逻辑联系。

3.多媒体辅助教学能提高学生的创新能力

在素质教育的时代，创新能力已经成为学生学习的一个重要指标。在以往的数学教学过程中，仅仅依靠在黑板上板书，很难拓展学生的创新思维。而现代课堂中多媒体技术的广泛应用，以动画、短片等代替了传统的“黑底白字”，学生的思维得到了很好的发散，创新的欲望也比较强烈。

4.利用多媒体，让抽象的问题具体化

小学数学中的很多知识是比较抽象的，仅仅依靠学生的想象，有时候很难真正理解。比如课程中的三角形的旋转，绕某个顶点旋转某个角度，然后三角形呈现怎样的姿态？这个问题如果让学生在脑中自己想象，估计大部分同学都很难做到。如果通过多媒体设计动画，就可以将这个抽象的事物具体化，使学生一目了然，同时也可以提高学生的兴趣，一箭双雕。

5.应用多媒体技术完成教学目标

一节课是否成功，主要看教师课前制订的教学目标是否达成，可见教学目标是一节课的关键所在。在小学数学课堂上引入多媒体技术，就是为了使教学目标完成，而且是更优秀、高效率地完成。在设计多媒体课件的过程中，比如小学数学中的图形旋转，初了利用多媒体课件放映相应的动画之外，还应该设置问题，使学生成为课件的主体，注重课件和学生之间的互动性，这样才能提高学生的思维能力，让学生有积极探索的欲望。

6.认真处理学生学习和多媒体之间的关系

作为教师，我们应该从本质和原理上熟悉并掌握多媒体技术的表现的方法，尤其是多媒体技术几个重要的特征，如动静结合特征、快慢结合特征、简繁结合特征等。在实际的课堂教学过程中，要根据学生的兴趣，选择恰当的、最具课堂效果的方法或特征，同时，要时刻关注学生的反应，要通过手段，提高兴趣，让学生由被动学习变成主动学习，在学生遇到困难的时候，教师应该给予帮助，如此，多媒体技术结合老师的主观能动性，学生学习的效率和思维能力才能得到较大的提高。

数学课程和多媒体技术的相辅相成应该是一种教学手段，而不能作为教学目的。需要发扬以老师为主导地位，学生为主体地位的理念，充分诱惑学生的各个感官，激活学生的求知欲望，以提高其学习的积极性。作为人类灵魂的工程师，我们需要用正确的方法，选择合适的时间，用恰当的手段，在小学数学课堂上，发挥多媒体真正的科学价值。

参考文献：

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［4］王波.多媒体技术辅助小学数学课堂教学效果分析［J］.新课程学习：学术教育，2009（04）.

多媒体技术关键特征篇4

关键词：交互；新媒体；艺术创作；现状

一、交互性在新媒体艺术创作中的应用

我们所谈的新媒体是一个约定俗成的概念，首先需要指出其并非指“新的媒体”，而是特指数字媒体类型。数字承接了传统媒体时代的独特性，并且随着新媒体技术的发展，艺术创作呈现出不同以往的丰富性，尤其是影像交互的表现方式产生了全新的互动，观者的体验和交互过程也成为作品的一部分。新的介质融合会带来新的语言，对传统艺术进行更多手段的尝试和升华。随着近年来新媒体影像技术、互联网技术的发展，在新媒体创作中的交互性变得越来越重要，成为其主要的表现手段及特征。网络技术和交互技术的飞速发展为艺术创作提供了保障，交互特征明确的新媒体艺术不再是为场馆的观众而创作，它更贴近生活，它不仅走向大众，还让大众参与其中。新时代的影像交互作品对大众心理、社会心理、艺术认知都起到了不可低估的作用。艺术家的创作一方面可以探索更为全面、深入的艺术表现形式，另一方面也为发掘新媒体的特点、传播及特征提供了前沿性的探索。新的形式不但影响着人的视觉感受，还与人的思维意识状态有着直接关系。艺术创作的形式、构成变化也产生了新的理论模式。随着时展，探索新的艺术创作表现理论是新时代的重要内容。

二、交互式新媒体艺术创作发展综述

欧美新媒体艺术家哲学理念基础较为深厚，致力于研究艺术的本体问题，其作品关注探索精神本质，研究的问题有一定社会深度。在艺术家的创作中不再仅探索形式的互动，他们还更加关注和观众之间的情感交流。美国韩裔艺术家白南准（NamJunePaik）的影像交互作品开创了上世纪六七十年代新媒体的先河,著名作品《TVBuddha,1974》中，传统的佛像与摄像机的面对面，体现了无言的，长久的对话；JaumePlensa在芝加哥的电子喷泉实验作品《crownfountain》采集了大量芝加哥市民的面部影像，然后用两块巨大的电子屏展现在广场上，有时微笑，有时会噘嘴向外面喷水，然后真的水就从电子屏流出来；JudithDoyle的交互影像作品《姿态云》用摄像头现场随机捕捉观众的动作，并投射在屏幕上，随着动作形成轨迹影像，呈现一种规则抽象图形。作品通过此种方式和受众产生了影像互动；BillViola1996年的视频装置作品《TheCrossing》除了三维世界，还将时间和感知容纳到作品中；EricWhitacre的网络协作作品《VitualChoir》通过全世界的歌唱者录制其演唱视频上传到网络，合并组成虚拟合唱团；EduardoKac的作品《Uirapuru》展示了远程互动，进一步拓展了互动的时空关系；Mark的作品《网络旗帜》通过网络进行交互实验，是交互艺术形式的一次尝试。2015年米兰世博会，德国馆通过叫“Seedboard”的纸板代替显示器，实现了多人与投影的互动过程，而日本馆的“数字餐厅”则可以让浏览者拿起筷子通过影像互动体验虚拟的饕餮大餐。国内的新媒体艺术的发展相对晚于国外，因此其发展轨迹也受到国外新媒体艺术的影响。从上世纪80年代开始，早期探索者有张培力、陈绍雄、王功新、宋冬、邱志杰、高士明等。近年随着新媒体的发展转向更丰富的形式，2000年后的新媒体艺术家层出不穷，如徐文恺、曹斐、林科、陆扬等。其中宋冬的作品《抚摸》重新探索了“距离”的概念，他通过用一只录像中虚拟的“手”实现对公共空间的抚摸探索；王跖与周戭的《失眠者的夜晚》是一件装置作品，其影像会随着光线和形状的变化堆衍成图像的改变，并与人造宇宙产生互动。黄心健的《上海我能请你跳支舞吗？》中的互动装置以蓝天白云为背景，随着观众在屏幕前晃动身体翩翩起舞；此外还有徐文恺的《记忆贩卖机》、缪晓春的《变形记》等，近年来大量的新艺术家也进入到新媒体创作的尝试中。近些年随着VR、AR等虚拟现实技术的不断成熟，影像交互作品得到极大发展。如美国好莱坞新型VR制片人BrianSethHurst的虚拟现实电影作品《MyBrother’sKeeper》中，受众可以体验到沉浸式、交互式的全新影视交互体验。

三、针对新媒体艺术交互性理论的研究

国外的新媒体艺术创作理论也较早，迈克尔拉什(MichaelZush)在《NewMediainLate20th-CenturyArt》中论述了新媒体的艺术类型，描绘了新媒体在影像交互领域的发展趋势；PZioga在《AHypothesisofBraintoBrainCouplinginInteractiveNewMediaArtandGamesUsingBrainComputerInterfaces》中对互动新媒体艺术的形式与神经科学进行了对比研究，探索了大脑不同活动的相互影响。Dietrich的作品《ArchivalScienceDigitalforensicsandNewmediaart》分析并提出了互动关系对数字化产品的重要性。BGraham在《HistoriesofParticipationandNewmediaart》中提出了新媒体艺术的核心是参与，他强调了作者、作品和观众三者之间的互动。在国内的研究方面，于东兴在《虚拟现实技术与电影发展的前景》中认为电影呈现的并非是图像的集合,而是通过图像中介建立起对人类社会关系的全新认识,是一种更为可取的意识形态手段；清华的鲁晓波提出了新媒体艺术的概念，提出了新媒体艺术是具有实时性、交互性、体验性的一种艺术；许鹏在《中国新媒体艺术研究发展现状与理论课题》中，对中国新媒体艺术研究理论范畴进行了定义。

四、新媒体艺术相关研究机构的发展

随着新媒体艺术作品的发展，世界各地相关的新媒体研究机构也逐渐建立。从上世纪90年代起，不少著名研究机构和高等院校纷纷成立类似的研究中心或实验室。德国ZKM科技媒体艺术中心是以“互动艺术”为主题的艺术博物馆。旨在探讨科技发展对当前艺术的影响，并致力于推动媒体艺术的发展；奥地利林兹电子艺术中心研发的互动电子书，将来也可能成为另一种新的资讯媒体；日本东京ICC尝试在新媒体、新技术、新艺术，以及人类之间搭建沟通的桥梁；美国麻省理工学院(MIT)媒体实验室则致力于研发崭新的数字媒体应用工具及软件，有前瞻性、创造性的研究思路和课题；荷兰V2媒体艺术中心以策划各类媒体艺术有关的活动而闻名全球；此外还有一些企业研究机构在新媒体行业中起到重要作用，如微软实验室旗下的加隆拉尼尔（JaronLanier）实验室，主要研究多人增强现实技术。

五、交互式新媒体艺术的重要特征及发展趋势

1.交互形式更加深入和呈现多样性

作品和观者的“交互（interactivity）”是新媒体艺术的重要表现形式，通过交互过程可以进一步加强作品的体验，使主题得到升华。交互过程不仅是作品和观者的互动，也是观者之间的互动；交互不仅可以通过行为，还可以通过影像、时间以及观者的感知来得以实现。“交互作为新媒体艺术的主要特征,是区别于其他后现代艺术门类的关键”。交互式新媒体艺术不再只是为走进展厅的观众创作，它走出展厅，成为与大众的体验直接关联的形式。交互性成为新媒体艺术创作未来的趋势。在交互形式上，未来也日趋丰富。

2.远程协作和参与进一步加强

随着网络技术发展，新媒体创作更趋向网络化，更趋向大众。互联网有其他媒介所不具备的整合平台的功能,其最大的特征是人们可以跨越地理和空间障碍进行交流和沟通。上世纪80年代以来,许多艺术家开始利用互联网技术进行各种形式的艺术创作。远程协作分为两个层次：首先艺术家们的共同协作，如《虚拟合唱团》中，几百个身处不同地区，不同国家的歌者可以通过平台将演唱视频进行组合，展现出完美的合唱。其次是艺术家和观众的协作，网络平台的交互不只体现为观众的简单选择，而是根据观众的主观意识改变影像程序，引发图像或声音的随机变化。MarkNapier的作品《网络旗帜》中，交互作品内容允许来自世界各地的用户在作品中留下一面旗帜，随着旗帜的累积分布，作品的象征意义也在不断发生演变。

3.用户体验成为作品重要环节

交互式新媒体作品从作者为中心逐步转变到以观者为中心，很多创作过程已经延伸到观者体验的环节，观看过程本身及其反应也成为作品内容。某种程度上来看,新媒体艺术已经成为了一种大众性的媒介行为。交互作品一改过去的单向呈现转变为构建作者——观者以及观者之间的交互性方式。甚至以观者为中心的随机影像。因此从观众的角度出发进行艺术作品展现方式的研究是一个全新的视角。如墨西哥艺术家MiguelChevalier的互动作品《超自然》中，他将作品的场景放在公共空间，当观赏者在影像前走过作品时，影像中的花朵、芦苇等植物会随着路人的方向来回摆动，仿佛有微风吹拂，与观众们产生直接的互动。体验者的参与过程构成了新媒体艺术创作本身。在互动关系中，观众不再是被动的观赏者，他们成为作品的构成要素。在很多新媒体艺术作品中，作者只是观念展现的平台搭建者，而体验者的影像互动体验是完成作品的关键。

4.交互性创作在影视创作中的应用

新媒体在影像创作中的应用主要是指虚拟现实技术。虚拟现实技术可以实现两个重要的影像特征：一是沉浸式全景体验，二是产生交互性。这两点在影像创作，尤其是影视创作中是革命性的。在美国的Hurst拍摄的虚拟现实电影作品《MyBrother’sKeeper》,给观众展现出极为震撼的沉浸感和全新的主动视角；美国加州大学体验科技中心拍摄的虚拟现实纪录片《格陵兰岛》对主动式观影体验进行探索。同时我们也看到，由于交互特性的加入，对导演的作品表现力产生了较大的冲击，全景式的镜头也对影视镜头语言提出了挑战。但长远来看，虚拟现实技术对影视作品的影响将会不断地渗透，并逐步探索出适合的作品形式。

六、小结

多媒体技术关键特征篇5

[关键词]社会化媒体 舆情分析 大数据 网络信息技术

中图分类号：TM715 文献标识码：B 文章编号：1009-914X（2016）28-0296-02

Research on Network Public Opinion Mining Technology of Social Media in Big Data Era

Zhang Silong Wang Lancheng

（Department of Information Management， Nanjing Political College PLA， Shanghai 200433）

[Abstract]Social media network public opinion mining technology is an important issue in the era of big data. The public opinion mining of micro-blog， micro-Chat and other social media have become a research hotspot. Firstly， the social media public opinion in the new characteristics of the proposed general social media public opinion mining system architecture has been analyzed in the article. Secondly， the society of practical problems facing the media public opinion mining is discussed in this paper. The current social media public opinion mining key technologies are introduced. Finally， technical summary and outlook have been discussed.

[Key words]Social Media; Public Opinion Analysis; Big Data; Network Information Technology

0、 前言

社会化媒体平台中大量网络用户的互动性参与，海量媒体信息内容的急剧增长，使得社会化媒体成为大数据研究的重要数据来源。作为一种媒体形态，社会化媒体对社会热点事件十分敏感，事实上，微博、微信等很多平台已经成为热点事件传播的重要媒介。相比传统媒体，社会化媒体往往具有内容简单、便捷、传播速度快等特点，它能在短时间内产生海量的舆情信息，一旦这些信息引发了非理性，将对社会的安全稳定造成较大的负面影响[1]。因此，在新兴社会媒体对社会影响日渐显著的背景下，对借助大数据技术对舆情信息的充分挖掘，有助于有关部门及时掌握网络舆论动向，营造良好的网络舆论环境，同时对商业情报分析、国家灾难应急响应等方面都具有重要意义。

1、社会化媒体舆情新特征

社会化媒体是一组建立在Web2.0的技术和意识形态基础上的、基于互联网的应用，允许用户产生内容（UGC）的创造和交换[2]。社会化媒体的信息产生、交换和再利用都由用户完成，具有显著的公开性、用户参与互动性等特征。同样的，社会化媒体中的舆情信息也是在用户产生内容的创造和交换中衍生而出的，舆情的产生、发展和消退都与用户的参与紧密关联，使得舆情信息的生成与传播呈现出新的特征。

（1）信息自由，来源广泛。相比于传统媒体严格的信息机制，社会化媒体允许用户随时随地产生信息、传播信息。移动终端的支持，以及集成了网络通信、摄像、导航定位等多样功能，更加丰富了舆情信息内容。

（2）信息传播迅速，并呈现层级或爆炸式传播模式。社会化媒体舆情信息的传播不受外界控制，从生成、到扩散是由系统在用户关联关系基础上进行实时推送，短时间内即可完成，各阶段不存在明显时间界限。同时，在社会化媒体中存在 “意见领袖”现象，对于某些社会事件往往最先由“意见领袖”有意或无意引入媒体平台，借助平台消息推送等功能进行广泛传播，传播过程往往表现出层级传播模式，即用户最终获取的消息是由媒体部分用户转发得到的，并非第一手的资料。

（3）信息多元化，舆情离散化。社会化媒体环境下，舆情信息不局限于文本信息，还包括了大量的图片、视频等多媒体信息，同时用户的位置、手机型号等信息都是可作为舆情信息而存在的，用户兴趣、用户关联关系等都使得舆情信息呈现多元化特征。另外，社会化媒体信息传播过程中，讨论的话题往往也是分散的，没有固定的议题“关口”或“渠道”，人人都是传播的主体，也是受众，绝对意义上的传播主体和受众不存在。同时，用户参与议题可以选择多种媒体平台，各个平台间不存在绝对的屏障，可以在任意位置进行跳转并进入另一平台，可以有一对一、一对多等多种信息互动形式。这种议题讨论方式和互动形式使得舆情呈现离散化特征。

（4）舆情环境复杂多变。互联网技术的发展使得舆情呈现在由传统媒体和社会化媒体共同构成的媒体生态系统中。在这个生态系统中，分布着数量庞大的利益群体或个体，交织着各种利益争斗、情感纠葛，使舆情环境呈现纷繁复杂的格局。同时，互联网媒体平台为东西方意识形态斗争提供了“没有硝烟的战场”，更加剧了舆情环境的复杂多变。

2、 社会化媒体舆情挖掘系统的架构

必须依靠先进的现代信息自动处理技术建立一套完备的可供实际使用的社会化媒体舆情挖掘系统。为了达到这个目的，需要借鉴和融合情报W、新闻传播学、社会科学、管理学等方面的研究视角和研究方法，具体的，根据用户的不同需求，对特定平台的舆情数据进行采集，通过网页解析、中文分词、词频统计等手段对信息进行预处理，在此基础上通过话题监测与跟踪、关联分析等技术进行信息处理，并实时更新和存储舆情信息，最后向用户提供舆情评估、分析报告等信息服务。具体的系统架构如图1所示。

（1）舆情数据采集。主要采用基于垂直搜索引擎的主题爬虫技术，对网络平台上的某类主题信息页面进行全自动识别、分类和抓取。

（2）舆情信息分析。该阶段需要先对采集到的舆情数据进行初步的加工和处理，后续一般采用内容分析法、网络分析法和实证分析法进行设计，涉及大量的技术研究工作，比如话题检测与跟踪、自然语言处理特别是中文信息处理、大数据处理技术等。

（3）舆情信息服务。舆情信息处理的结果将直接用于提供舆情信息服务，包括舆情评估和分析报告等工作。

3、 当前研究中面临的现实问题

社会化媒体产生出海量舆情信息，其中蕴藏着巨大潜力，随着信息技术不断发展，可以从中提取更多有用的信息，但也必须正视当前存在的现实问题，只有突破了现实问题的阻碍，社会化媒体舆情挖掘技术才能有长足进步。

3.1 舆情数据体量庞大，采集和处理难实时

社会化媒体所蕴含的信息量正以TB级的数量增加，仅微博一种社会化媒体平台，其每天产生的数据规模就达几千万条[1]，当前信息处理技术还无法做到这个数据规模的实时处理。同时，社会化媒体平台往往存在封闭或半封闭式的社区传播模式，即媒体平台内部是一个“圈子”，并不是完全公开的，舆情信息的获取必须进入到“圈子”内部，想要获取整个平台的舆情信息难度很大，甚至几乎不可能，这导致了舆情挖掘的基础性难题。

3.2 媒体信息多元复杂，舆情处理难自动

社会化媒体环境下，承载着舆情关键信息内容的海量文本、图片、音频、视频信息等都呈现碎片化特征，即信息生产和传播过程中并不完整，加之用户信息及其关联关系的复杂性，使得舆情信息的多元复杂程度不断加大，舆情数据的处理难度进一步加大，仅仅依靠自动化的计算机语义处理等技术可靠性堪忧，舆情处理工作还需要大量的人工整理分析工作。

3.3 舆情信息难辨真假，不良信息难监管

由于媒体平台内部机制的问题，信息生产环节对信息生产者及其的信息并没有严格的控制，各种各样的信息在社会化媒体内部不断交流传播，加之信息的时间、内容等存在碎片化特征，不完整或片面的信息在不断的转发过程中，容易被有意无意的歪曲事实或断章取义。而参与的用户无法对信息的真实性和准确性进行深入探究，缺乏甄别事实的能力，信息的客观性就会被忽视，各种虚假报道或片面评论就会大量出现，对社会产生不良影响[3]。

4、 舆情挖掘的关键技术

4.1 大数据处理技术

大数据是指常规软硬件平台无法及时感知、处理，必须通过深度挖掘才能创造价值的海量信息，它具有数据量大、增长快、来源广泛等特征。网络舆情数据已成为大数据的重要来源。在大数据环境下，舆情信息总体呈现结构复杂、总量庞大等特点，大量存在的非结构化数据形式，音视频、图片等多媒体信息内容检测，仍是舆情挖掘的难点，同时海量舆情信息中存在大量噪声，进一步加大了舆情挖掘的难度。大数据处理技术的应用可以为舆情挖掘提供新思路新方法。利用大数据多源信息采集技术进行跨平台的热点事件发现和舆情信息融合;大数据使得从微观层面进行细节化、即时化网络个体行为和情绪检测变成了可能;大数据处理技术丰富了舆情分析手段，结合文本信息、多媒体信息、用户兴趣和情绪变化以及舆情大数据社会网络分析，将用户信息、社会网络和舆情信息进行关联分析，以获取更有价值信息。

4.2 深度语义挖掘技术

社会化媒体的深度语义挖掘是为了解决网络复杂语义环境中准确提取舆情的问题的。当前比较流行的方法是基于主题模型的方法。主题模型的起源是隐性语义索引（LSI），在LSI的基础上，相继提出了概率隐性语义索引（PLSA）和文档主题生成模型（LDA）等模型，经过不同扩展得到了一系列更为完备的主题概率生成模型[4]。利用主题模型思想有利于对舆情数据进行模型化分析，挖掘潜在的舆情关联模式和变化规律，特别是针对海量的社会化媒体舆情信息多元复杂等特点，面向关联挖掘的主题模型研究工作具有重要理论价值和实际意义。

4.3 舆情评估和预测技术

舆情评估的目的是针对特点领域需求对当前掌握的舆情进行评估，并进一步预测舆情走向。主要包括基于内容分析、分类和话题演化的舆情评估方法。内容分析法是情报学中一种对文献内容进行客观、系统和定量的描述的研究方法。一般过程包括建立研究目标、设计分析维度体系、抽样和量化分析材料、评判记录以及分析推论等部分。分类法是指根据特定类型舆情的内容、存在形式、表现方式、反映效果等特征的统计特性，评估舆情态势、预测舆情发展走向的分析方法。话题演化法主要对已知话题的后续报道进行跟踪，基于统计知识对文本进行信息过滤，利用分类策略和话题模型对舆情话题中心和发展趋势进行研究的方法。

4.4 信息真伪性辨别技术

信息真伪辨别技术目的在于提高虚假信息的识别能力。社会化媒体舆情挖掘的一项重要工作就是在海量信息中识别有用信息，剔除有害信息。传统的依靠信息过滤技术进行真伪鉴别在海量的舆情数据面前捉襟见肘，必须从根本上进行技术改良。大数据技术正好提供了一些契机，一方面，社会化媒体数据具有大数据特性，引进大数据分析方法可以获得更高的识别准确率，例如针对的特定微博，可以综合位置、时间以及用户历史行为进行真伪性辨别。另一方面，可以通过数据挖掘的方法对海量信息进行关联筛选，通过特征采集对信息进行自动分类，比如S. Jamali等人[5]将评论量和用户属性和舆情社会网络属性作为信息特征，提出了信息分类预测算法等。

5、总结

社会化媒体提供了全新的网络舆论场，针对性的舆情挖掘有助于保证舆论环境的良性发展。在大数据时代，舆情挖掘工作更是一项系统工程，应综合各领域知识，打破技术壁垒，采用多角度、多层次的分析手法，客观公正地发掘舆情的现实价值。当前社会化媒体舆情挖掘面临各种现实问题，但其自身也是解决方法的重要来源。本文结合大数据时代社会化媒体舆情特点，从系统架构、现实问题和关键技术等方面进行了分析U述。总体而言，当前国内外针对社会化媒体的研究还不充分，相关研究成果还停留在实验阶段，需要进一步完成技术转换，并在实际应用中不断发展。

参考文献：

[1] 张银林.网络媒体发展中的信息安全问题探讨[J].信息安全与技术，2012，3（4）：10-12.

[2] Andreas M. Kaplan， Michael Haenlein. Users of the world，unite！ The challenges and opportunities of Social media[J].Business Horizons，2010，53（1）：59-68.

[3] 张尼，王志军.新媒体不良信息传播机制及对策研究[J].信息通信技术，2011.50-54.

[4] 徐戈，王厚峰.自然语言处理中主题模型的发展[J].计算机学报，2011，34（8）： 1423-1436.

[5] S. Jamali and H. Rangwala. Digging Digg： Comment mining， popularity prediction， and social network analysis [C]. In Proceedings of International Conference on Web Information Systems and Mining， Shanghai， 2009：32-38.

作者简介：

张思龙（1987-），山东泰安人，南京政治学院军事信息管理系讲师，在读博士生，研究方向：网络舆情监测、政工信息化 。

多媒体技术关键特征篇6

该文围绕基于内容的图像检索技术展开研究，对国内外基于内容的图像检索算法技术进行对比，概括了基于内容的图像检索算法技术的特点，在基于内容的图像检索算法技术中采用的相关核心技术进行了简要分析。

关键词：图像检索；图像特征提取；RGB

中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）01-0206-02

1 概述

视频信息处理的基础是图像信息处理技术，我们生活在一个科学的信息时代，平时我们从外界接触到的信息主要都来至图像、文本、视频等，自然世界本来面貌的反应来至图像和视频，图像和视频是最贴近大自然的，图像信息在我们的信息处理领域中占有很重要的地位。

人们在计算机技术和互联网技术的发展中接触到大量的信息，人们之所以可以获得大量的多媒体信息主要依靠互联网，互联网具有动态发展和快速增长的特点。信息量的暴增，信息量的不断增加导致信息大爆炸，我们怎么样对信息快速而准确的查找，怎么更好地对大量的信息进行管理是一个关键性问题。视觉信息是人们获取信息的主要方式，视觉信息可以对人们周边的事物还原本来的面貌，给人自然贴切的感觉，人们对内容丰富、表达直接的多媒体图像信息很关注，我们每天的天气预报需要卫星云图，网上购物时候商品主要都是以图片的形式展现给消费者。面对人们对图片信息的需求，快速准确的检索出来我们需要的图片信息是急需解决的问题，图像信息比文本信息表达给我们的要更详细，更容易接受。

基于内容的图像检索技术是一个功能强大的技术，数字图书馆改变的传统图书馆的模式，数字图书馆用数字形式把多媒体和图像都表现出来，把信息收集和整理到一起，我们可以在网络的平台上运用基于内容的图像检索算法技术对图书信息进行检索，基于内容的图像检索算法技术成为数字图书馆应用的重要技术。在医疗上，各大医院在医疗诊断上也应用基于内容的图像检索算法技术，磁共振图像、CT图等图像，医生可以应用基于内容的图像检索算法技术对这些图像进行分析研究，帮助医生更好的工作。在互联网的电子商务时代，网上购物很大的替代了实体店，网上商品的展示主要是图片信息，用户要想找到符合自己需求的商品，也是要有基于内容的图像检索算法技术的支持。知识经济的发展知识产权被重视，对注册的商标的图片信息，要在图片信息库中进行检索，对比是否有重复的图片，确定商标是否可以被注册，这也是要有图像检索技术的支持。警察在对案件进行侦破的时候要有指纹的采集，这也是图像检索技术。服装设计、新闻广告需要的图片比较多，这就需要图像检索技术搜索出符合自己需求的图片信息。图像检索技术应用在社会的很多领域，军事、工业、教育等。

2 国内外研究现状分析

国外基于内容的图像检索算法研究技术主要是基于图像视频媒体，对查询接口和检索内容的管理，IBM早期应用基于内容的图像检索算法研究技术系统，支持WEB检索和图像数据库检索，根据颜色纹理特征对照片图像进行检索，系统查询和特征查询的界面直接面向用户，便于用户使用，随着计算机网络发展IBM现在基于内容的图像检索算法研究技术应用到了商业医学等图像检索领域，比较有名的是基于互联网的远程博物馆漫游计划。哥伦比亚大学的比较常用的基于网页界面的图像搜索引擎，采用图像色块的不同的特点进行对比匹配的多种查询方法，在互联网上建立一个用户查询，采用可视化对象的方式，并对图像的特征进行提取，为用户提供检索的接口。加利福尼亚大学早期采用对图像进行分割然后查找出相似的图像，特征表述法可以快速帮助用户对图像进行查询匹配。加州大学基于内容的图像检索算法研究技术系统是先把数据库样例图像进行分割，然后根据用户图像的需要对分割的图像的颜色形状等特点进行检索查询。

国内一些科研研究机构也开始对基于内容的图像检索算法研究技术方面内容进行研究，国内研究还是处于对图像颜色的查询，对于比较成熟的图像形状纹理技术的查询还需要研究，国防科技大学对图像数据库的体系结构，面向用户接口界面等技术有一定的研究基础，对理论比较重视。清华大学图像检索技术应用在对文物壁画的较多，对文物的年代的判断是基于壁画的主色进行判断，也开发了一个比较完整的基于内容的图像系统，这个系统对图像研究采用的检索技术是颜色纹理分布关键词来进行表述的。浙江大学对图像检索技术的研究是在1995年，对图像检索系统的研究主要是特点颜色形状的图像，图像检索系统查询主要是对关键字、颜色纹理布局、全局颜色纹理，拥有自己开发的图像检索系统，并应用于科研工作。

3 图像处理技术研究的特点

早期的图像处理技术是人工标注的图像检索，这种技术主要是对图像进行人工分析，对图像特征进行文字标注，建立文本文献索引数据库。在对图像数据库进行检索时候主要是得到图像编号，转变成文字检索。随着计算机和互联网技术发展，人们采用人工标注的图像检索技术已经不能满足对图像检索的需求，基于内容的图像检索算法技术是计算机图像处理技术和数据库技术结合的产物，分析和识别物理图像，用计算机来模拟人对图像的观察，把观察到的物理图像的特征进行标识然后组织管理，人们对图像的检索依据特征的标识在数据库图片信息中找到匹配的信息，从而在大量的数据库中检索出需要的图片信息。

1）基于内容的图像检索算法研究内容特点：基于内容的图像检索算法研究最初椒图像胡匹配，对图像内容和相同处采用全局方式去描述，简单、单一的图像采用这种方式；采用用户自己用计算机检索图像的方法，这种方法我们叫做图像检索反馈技术，用户在用计算机对自己需要的图像进行检索时，把图像按自己的需求分成需要的和不需要的，然后反馈给系统，这样系统会对用户检索的图像进行标识，这样通过反馈的标识进而返回用户满意的检索图像，对查询图像的特征进行查询直到用户满意为止，这种方式采用循环查找匹配；对图像检索采用区域的方法，对图像物体的提取之前先把图像用技术进行分割，把每个图像的自己的特征整合到一起编程图像的整体的特征，对图像的检索采用图像相识度进行对比。

2）基于内容的图像检索算法研究技术特点，基于内容的图像检索算法研究技术与传统的通过关键字进行检索技术不同，基于内容的图像检索算法研究技术是通过在数据库中的图像信息的特征进行检索，满足用户查询的要求，采用相识度的检索技术从大量的数据库中查找出和用户检索内容相似特征的图像，然后把检索出来相识特征的图像进行整理排列，用户在自己筛选最后检索出自己需求的图像信息，在数据库多媒体庞大的信息量时代，对图像特征进行匹配是一个很大的计算，需要快速的检索速度，基于内容的图像检索算法研究技术采用查询图像的界面面向用户。

4 基于内容图像检索技术

本文涉及的图像检索技术包括颜色模型技术，图像特征提取、图像纹理特征提取、图像形状特征提取、图像的相似度技术。

颜色模型技术，颜色模型是颜色空间的表现方式，基于视觉的视觉模型和基于物体的颜色模型是颜色空间的两个结构方式，我们对颜色认知上的RGB就是基于物体的颜色模型，视觉模型主要是研究图像相识度的。RGB颜色模型有R、G、B、三个坐标轴，颜色的分布和变化是根据坐标点在三个坐标轴的具置定的，图像的色彩可以用RGB三色的坐标轴来建立，RGB是颜色空间的显示。

图像特征提取，基于内容的图像检索技术的基础就是图像的特征提取，文本特征和可视化特征是图像提取的两种方式，图像特征提取包括图像的共同特征提取比如颜色纹理，和具体的应用在假设的基础上对图像内容比如人体特征提取两种，图像特征提取包括好多的专业性知识。颜色特征是图像检索中的关键因素，图像的物体和场景特征主要在颜色上体现出来，颜色图像特征是人们的视觉特征，蓝色体现大海的颜色特征，绿色体现草原的颜色特征，主要技术包括颜色矩、颜色直方图、颜色相关图等。

图像纹理特征提取，体现图像相同质地表面共有的内在的视觉特征，物体表面的组织信息和物理与周围环境的关系都通过视觉特征表现出来，人们可以采用局域内容的图像检索技术采用纹理特征把相同纹理特征的物理图像从数据库中检索出来，基于内容的图像检索技术主要采用的纹理特征技术包括小波变换技术和灰度矩阵技术等。

图像形状特征提取，图像形状特征和图像颜色、纹理特征不同，图像形状特征是基于图像物理本身划分的各个区域，是计算机视觉模式研究的基础，被应用到特殊的研究中，在物体形状的翻转拉伸等变化不影响图像形状特征，在计算形状的相识度上提出了高的要求。轮廓特征体现在物理的边界表面，区域特征体现在图像物理的整个形状，轮廓特征和区域特征可以很好地把图像特征表示出来，图像形状特征提取技术采用几何变换和傅里叶变换两种计算方法。

图像的相似度技术，传统的文本检索是基于文本的匹配，计算机对图像查询和数据库中图像的相似度是基于内容的图像检索技术完成对图像进行检索的主要方法，基于内容的图像检索技术关键是图像的匹配，图像的相似度计算包括特征向量的归一化、距离函数的相似性技术等。

5 总结

基于内容的图像检索算法技术在多媒体数据库中对图像进行检索，采用对图像内容进行分析归纳特征，根据分析出的特征在数据库大量的图像库中对特征进行匹配，找到相似的特征的图像并检索出来供用户选择，基于内容的图像检索技术的关键性是图像特征的提取，本文主要对图像特征的提取技术展开研究，本文技术创新在于基于平面颜色理论的RGB图像检索算法，使用RGB颜色空间，提出颜色的空间分布特征。基于内容的图像检索算法技术最终要实现的是把用户需要的检索结果返回给用户，是计算机图像检索技术的一个新的技术，在图像检索应用上有很大的应用空间。

参考文献：

[1] 廖倩倩.基于内容的图像检索系统的实现[J].电视技术，2007（2）.

[2] 李均利，陈刚，池哲儒.基于模糊相似度量的图像检索[J].计算机工程与应用，2005（2）.

多媒体技术关键特征篇7

微博即微型博客,是一个集信息即时、交流于一体的网络交流平台,是移动互联网时代媒介融合的新产物。

世界上最早的微博,是由埃文・威廉姆(Evan Williams)于2006年所开办的Twitter。它的操作方式主要是:用户可以通过各种终端,如手机短信、IM软件和API应用向Twitter上传不超过140个字符的消息,该用户的跟随者(Followers)就能及时看到该消息并发表评论,同时,该用户也可以通过微博看到他所跟随的其他用户所的消息。由于其即时性和便捷性,Twitter的用户数量急剧增加,目前,已成为美国第三大社交网站,是继Myspace、YouTube和Facebook之后最热门的网站。

2007年,中国出现了微博网站,主要是饭否、同学网、腾讯滔滔等专业型网站,他们在操作方式和界面特征上与Twitter类似。但是由于技术和网站管理方面的原因,