字符数值型的查询方法
表示类查询
在多媒体数据库中，往往会出现基于表示形式的查询�；诒硎拘问降牟檠氡硎镜氖堇嘈秃蜕杓平峁褂泄�，不需要对数据作任何的分析，而多媒体数据库往往用于复合对象的检索。例如，找出具有声音注释的图像、找出所有水平对象等等。在屏幕的某一区域进行指定后，发出查询：找出此区域的所有对象等，都属于这一类。对语音网络的查询就更加复杂一些，例如：找出能够对该对象提供证据的所有说明，其结果可能是一个由多个对象及其相互关系组成的子网。
关键字描述
传统的数据库查询形式都是字符数值型的，我们用户输入的是字符或者数值，得到的是由字符数值组成的表格。这种方法也可以用于多媒体数据库中。首先，无论是对何种媒体，都按内容进行关键字描述，然后随媒体一起输入到数据库中 。例如输入一幅图像，针对这幅图像再输入可以描述这幅图像的关键字若干。当需要查询时，我们可以象查询传统数据库那样，输入相应的关键字，就能够检索到相应的图像。这种基于关键字的查询方法往往需要结合多媒体的需要设计出合适的查询语言。这种查询语言应该能够描述用户的查询需求和相应的约束条件，也要能够描述出查询结果的表现形式和方法。对于图形的查询与这种方法较为类似，图元的表示与关键字也有相似之处，但它也有它特定的环境和条件。
自然语言查询
采用基于自然语言的方法建立多媒体数据库的用户查询系统是十分系统的�；谧匀挥镅缘挠没Р檠低尘哂腥鎏氐悖硐殖鲎匀挥镅圆檠低车挠诺悖�
1、共同性。自然语言对我们人类或系统的变化容许度高，不同的人使用同样的自然语言可以使用不同的对象系统，因而可以作为不同系统的统一查询系统。
2、抽象性。要解决的问题用自然语言记述，如何解决由系统考虑。这样，可以把系统的查询方法设计得便于任何人使用，而不管他是什么专业领域、具有何种文化水平。
3、模糊性。当用户的要求以及问题本身就不明确时，用自然语言记述能够反映这种模糊性，可以交由系统去判断。
但是，自然语言如何进行分解取得准确的语义，这本身就是一个非常困难的问题，目前只能够在一个很小的范围内使用。即使是由关键字描述的媒体数据，在检索的时候对复杂的查询也是难以适应的，同样是关键字，但由于描述的程度不一样，所描述的对象范围不一样，就会带来许多问题。对自然语言来说问题就更突出。例如，一幅图像是足球比赛的场景，用自然语言描述：“足球场上运动员在进行足球比赛”。在这里，“足球场上运动员在进行足球比赛”、“足球比赛”与“足球”、“运动员”、“球场”显然不在一个层次上。如果能够用自然语言中抽取相同意义的关键词，就可以支持复杂的查询要求，当用户查询这幅图像时，他可以根据不同的需求查询出“足球”、“运动员”、“比赛”、“球”、“运动”等多个不同范畴的信息。这对系统来说就需要能够做到自动关键词抽取和概念匹配。自然意义的查询方法和示例查询方法结合使用，可能更适合于用户的需求。
［上一页］ ［下一页］
|
