Alegerea unui model de date fundamental permite automatizarea proceselor în sistemele multimedia, folosind diferite categorii de algoritmi. Se poate constata ca acesti algoritmi sunt în principal recursivi, datorita structurii arborescente oferite de catre modele si se bazeaza pe continut, pe structura sau pe context. Luarea în considerare a contextului în procesele de cautare a informatiei multimedia a determinat necesitatea ca algoritmii de regasire bazati pe continut sa fie însotiti si de procese de navigare. Datorita complexitatii naturii datelor multimedia, algoritmii necesari analizei mediilor se aplica pe mai multe niveluri corespunzatoare gradelor de întelegere a informatiei. Acestea determina de asemenea mai multe niveluri de indexare care se vor folosi apoi în procesul de regasire. Cuvinte cheie: analiza bazata pe continut pentru video, indexarea video, analiza si indexare a mediilor pe structura, analiza si indexare a mediilor bazata pe continut, indexare multi- media, M-tree.
Indexarea multimedia bazata pe continut pentru imagini si video Descrierea bazata pe continut a imaginii se realizeaza în principal prin recunoasterea si interpretarea unor caracteristici esentiale ale tipului de mediu, cum ar fi: culoarea, textura, forma, locatia spatiala, regiunile de interes, caracteristicile faciale, cadrele cheie, detectarea modificarilor de scena. Recunoasterea automata a caracteristicilor importante ale unui mediu necesita un algo- ritm corespunzator, ale caror criterii de optimizare sunt atât micsorarea costurilor, dar si asigurarea unei indexari consistente. Algoritmii bazati pe continut desi împart câteva trasaturi comune, au fiecare un aspect propriu dependent de mediul tratat. Recunoasterea bazata pe continut, complet automatizata este departe de a se realiza. Tendinta actuala care ar furniza rezultate mai bune ar fi combinarea metodelor bazate pe text cu cele bazate pe continut pentru descrierea imaginii si a miscarii. Algoritmul Griffioen propune pentru analiza si indexarea secventelor video digitale compresate tehnici statistice. El asigura extragerea si codificarea automata a infor- matiei semantice din acestea si se bazeaza pe metoda de analiza în componente prin- cipale pentru a extrage caracteristicile sec- ventei video. Se face analiza cadru de cadru si se extrag caracteristici (obiecte vizuale din imagine) prin identificarea de forme dominante, cum ar fi: fatetele, formele, texturile pe baza unor sabloane deja existente. Aceste caracteristici extrase se clasifica pe baza criteriilor de similaritate. Algoritmul este capabil sa controleze fidelitatea redarii secventelor. Modalitatile clasice de analiza semantica si indexare a secventelor video se bazeaza pe decodificarea fiecarui cadru video, apoi cautarea de pixeli corespunzatori unui obiect.
https://drive.google.com/file/d/0Bw7015w4SfZmbG5nV3MyRVJzVkE/view?usp=sharing