Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Kỹ thuật tìm kiếm video theo nội dung

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:71

Thêm vào BST

Báo xấu

24
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn nghiên cứu kỹ thuật tìm kiếm video theo nội dung, tập trung nghiên cứu kĩ thuật tách lia video hay phân đoạn video thành các shot, định danh các khung frame được mỗi lia và chỉ số hóa và tìm kiếm theo đặc trưng của các khung frame. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính: Kỹ thuật tìm kiếm video theo nội dung

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG LÊ HƯƠNG GIANG KỸ THUẬT TÌM KIẾM VIDEO THEO NỘI DUNG LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Thái Nguyên - 2018
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG LÊ HƯƠNG GIANG KỸ THUẬT TÌM KIẾM VIDEO THEO NỘI DUNG Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số chuyên ngành: 8480101 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS ĐẶNG VĂN ĐỨC Thái Nguyên - 2018
LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án này là công trình nghiên cứu của chính bản than, luận văn này hoàn toàn được hình thành và phát triển từ quan điểm của chính cá nhân tôi, dưới sự hướng dẫn chỉ bảo của PGS.TS Đặng Văn Đức. Các kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực và chưa được công bố trong các công trình nào khác Học viên Lê Hương Giang
LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn “Kỹ thuật tìm kiếm video theo nội” học viên đã nhận được sự hướng dẫn và giúp đỡ nhiệt tình của nhiều tập thể và cá nhân. Trước tiên,tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến PGS.TS Đặng Văn Đức, Viện Công nghệ thông tin - Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam,người đã dìu dắt và giúp đỡ em trong suốt quá trình làm luận văn. Em cũng xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô giáo, Phòng Đào tạo trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông, đã truyền đạt những kiến thức và giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập của mình. Tôi cũng xin cảm ơn cơ quan, bạn bè đồng nghiệp, gia đình và những người thân đã cùng chia sẻ, giúp đỡ, động viên, tạo điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành tốt nhiệm vụ học tập và bản luận văn này Hà nội, ngày .. tháng.. năm 2018 Học viên Lê Hương Giang
MỤC LỤC MỞ ĐẦU 8 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TÌM KIẾM VIDEO 1.1 Kiến trúc tổng quan hệ thống tìm kiếm video theo nội dung 11 1.1.1 Mô hình tổng quát tìm kiếm 11 1.1.2 Hệ thống tìm kiếm video theo nội dung 12 1.2 Mô hình dữ liệu video 12 1.2.1 Khái niệm mô hình dữ liệu video 12 1.2.2 Các yêu cầu đối với một mô hình dữ liệu video 14 1.2.3 Mô hình dữ liệu video điển hình 19 1.3 Mô hình tổng quát về CSDL video 20 1.3.1 Khái quát về CSDL đa phương tiện và CSDL video 20 1.3.2 Kiến trúc tổng thể CSDL video 21 1.3.3 Các chức năng chủ yếu của CSDL video 24 CHƯƠNG 2:MỘT SỐ KỸ THUẬT SỬ DỤNG TRONG XÂY DỰNG HỆ THỐNG TÌM KIẾM VIDEO 2.1 Kỹ thuật tách lia video 27 2.1.1 Một số khái niệm 27 2.1.2 Một số hình thức chuyển cảnh 28 2.1.3 Các hướng tiếp cận trong phân đoạn video 29 2.1.4 Kỹ thuật tách lia đối với các băng video có sự biến đổi đột ngột 39 2.1.5 Tách lia biến đổi dần dần 34 2.1.6 Các kỹ thuật khác 47 2.2 Kỹ thuật tìm Frame đại diện cho lia video 48 2.2.1 Giới thiệu 48 2.2.2 Chọn Frame đại diện 48 2.3 Đối sách tìm kiếm frame đại diện 52 2.3.1 Biểu đồ (Histogram) đa mức xám 54 2.3.2 Thuật toán cơ sở 57 2.3.4 Ưu điểm và nhược điểm của biểu đồ màu 58 CHƯƠNG 3: CHƯƠNG TRÌNH THỬ NGHIỆM 3.1 Phát biểu bài toán 61 3.2 Dữ liệu thực nghiệm 61 3.3 Mô tả hệ thống, môi trường và công cụ thựcnghiệm 61 3.4 Đánh giá kết quả thử nghiệm 65 PHẦN KẾT LUẬN 67 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 68
DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.1 Mô hình tìm kiếm 11 Hình 1.2 Cấu trúc phân cấp của 1 video clip 13 Hình 1.3 Mô hình dữ liệu video tổng quát 13 Hình 1.4 Mô hình khả năng lưu trữ của các hệ thống Video 15 Hình 1.5 Kiến trúc dựa trên nguyên lý tự trị 22 Hình 1.6 Kiến trúc dựa trên nguyên lý đồng nhất 23 Hình 1.7 Kiến trúc dựa trên nguyên lý lai ghép 24 Hình 2.1 Sơ đồ ứng dụng kỹ thuật trừ ảnh vào phân đoạn video 31 Hình 2.2 Chênh lệch biểu đồ 36 So sánh cặp a. chênh lệch biểu đồ liên tiếp Hình 2.4 41 b. chênh lệch biểu đồ tích lũy Hình 2.5 Phát hiện chuyển cảnh dần dần bằng kỹ thuật so sánh cặp 42 Hình 2.6 Những ảnh khác nhau nhưng có biểu đồ màu giống nhau 59 Hình 3.1 Sơ đồ hệ thống tìm kiếm 61 Hình 3.2 Giao diện chương trình chính 63 Hình 3.3 Giao diện chọn file 64 Giao diện tách lia video dựa trên kỹ thuật phát hiện Hình 3.4 64 chuyển cảnh Hình 3.5 Giao diện kết quả 65
DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng anh Nghĩa tiếng việt CSDL Cơ sở dữ liệu Content- Based Video CBVR Tìm kiếm video theo nội dung Retrieval Multimedia Database Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu đa MDBMS Management System phương tiện RAM Random access memory Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên HWS Half window size Một nửa kích thước cửa sổ DMZ Demilitarised Zone Độ sâu của khung hình Lower Bound LB,UB Cận dưới,Cận trên Upper Bound PFC Pre- Frame Count Đếm các khung hình phía trước
8 MỞ ĐẦU 1. Đặt vấn đề 1.1. Sự cần thiết lựa chọn đề tài Với sự phát triển của xã hội, ngành công nghệ thông tin và truyền thông cũng phát triển nhanh chóng. Các nghiên cứu về công nghệ liên quan đến video đã đạt được những thành tựu nhất định. Trong đó một số lượng lớn các dữ liệu video được ứng dụng nhiều trong công nghệ giải trí (phim ảnh, clip âm nhạc..), trong đào tạo từ xa (qua những video bài giảng)... Nhiều phòng chức năng có nhiệm vụ lưu trữ và thu thập các video (tư liệu lịch sử, tư liệu khai quật khảo cổ học của địa phương hay quốc gia...). Chính sự phát triển vượt bậc của công nghệ thu giữ (capture) dữ liệu nghe nhìn và không gia lưu trữ ngày càng gia tăng đã cho phép tạo ra các bộ sưu tập khổng lồ các dữ liệu đa phương tiện. Tuy nhiên, khi CSDL ngày càng phình to ra thì những khó khăn trong việc tìm kiếm một video mong muốn lại cũng tăng lên. Như trong nhiều ứng dụng, đòi hỏi không chỉ nhận biết video nào chứa thông tin cần tìm, mà còn cần nhận biết phần nào của video chứa thông tin cần tìm. Duyệt video để tìm kiếm một vài thông tin cụ thể là rất tốn kém thời gian, do vậy cần thiết phải có các phương pháp tự động định vị các shot (lia) chứa thông tin cần tìm [3]. Để giải quyết vấn đề này, đề tài luận văn nghiên cứu kỹ thuật tìm kiếm video theo nội dung, tập trung nghiên cứu kĩ thuật tách lia video hay phân đoạn video thành các shot, định danh các khung frame được mỗi lia và chỉ số hóa và tìm kiếm theo đặc trưng của các khung frame 1.2. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài Nghiên cứu một số kỹ thuật sử dụng trong xây dựng hệ thống tìm 66kiếm video. Sau đó là xây dựng chương trình thử nghiệm. 2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là dữ liệu video trong các CSDL video
9 - Tìm hiểu về khái niệm video, mô hình tổng quát hệ thống tìm kiếm video theo nội dung - Nghiên cứu mô hình dữ liệu video và chỉ mục trong CSDL video - Một số kỹ thuật sử dụng trong xây dựng hệ thống tìm kiếm video giới hạn trong. Các kỹ thuật phân đoạn cơ sở, tách biên shot thay đổi dần dần, sai sót khi tách shot, các kỹ thuật tách shot khác và phân đoạn video nén - Kỹ thuật tìm lia đại diện cho đoạn video và kỹ thuật phản hồi liên quan: Video được chia thành các lia, định danh các khung frame được mỗi lia, chỉ số hóa và tìm kiếm theo đặc trưng của các khung frame - Cơ sở dữ liệu video thử nghiệm: Các video chuyên ngành nghiệp vụ tại thư viện nghiệp vụ - Học viện cảnh sát nhân dân 3. Hướng nghiên cứu của đề tài - Tìm kiếm các tài liệu, học liệu liên quan trên Internet, thư viện nhà trường để nghiên cứu các vấn đề liên quan nhằm giải quyết đề tài. - Liên hệ chặt chẽ với thầy hướng dẫn để đề tài đi đúng hướng. - Nghiên cứu một số kỹ thuật sử dụng trong xây dựng hệ thống tìm kiếm video. - Nghiên cứu giải pháp công nghệ cài đặt chương trình thử nghiệm. 4. Cấu trúc của luận văn Luận văn gồm: Phần mở đầu, ba chương chính, kết luận và tài liệu tham khảo cụ thể: Phần mở đầu:Trình bày lý do chọn đề tài và bố cục của luận văn Chương 1: Tổng quan về hệ thống tìm kiếm Video Chương 2. Một số kỹ thuật sử dụng trong xây dựng hệ thống tìm kiếm video Chương 3. Thử nghiệm
10 Kết luận và hướng phát triển của luận văn 5. Phương pháp nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Thu thập, tổng hợp các tài liệu đã công bố, so sánh để tìm ra vấn đề phù hợp để nghiên cứu học hỏi - Liên hệ thường xuyên với giáo viên hướng dẫn và các chuyên gia để thực hiện luận văn cho đúng hướng, đúng tiến độ. - Phương pháp thực nghiệm để minh chứng hiệu quả của giải pháp lựa chọn thông qua các nhận xét, phân tích đánh giá kết quả thử nghiệm. 6. Ý nghĩa khoa học của đề tài Hiện nay, việc nghiên cứu và triển khai các cơ sở dữ liệu (CSDL) video trên thế giới và trong nước vẫn đang là một vấn đề quan trọng. Video, khi được lưu trữ dưới dạng các đoạn video, các băng video, là quá thô không thuận tiện cho các yêu cầu duyệt, truy vấn và thu hồi, cần tổ chức các dữ liệu video. Một nhiệm vụ rất khó khăn và cấp thiết là tạo ra các phương pháp và công cụ cho phép tự động sưu tập, lưu trữ và thu hồi thông tin video, trên cơ sở nội dung của nó. Việc xây dựng CSDL video cần các kỹ thuật xử lý dữ liệu phức tạp hơn nhiều so với các dữ liệu đa phương tiện khác như văn bản, âm thanh hay ảnh tĩnh. Trong đó, chỉ số hóa và phân đoạn dữ liệu video luôn được xem là vấn đề rất quan trọng. Khi phân chia dữ liệu video thành các đơn vị cơ sở có nghĩa nhỏ hơn, cho phép trả lời nhanh các câu hỏi tìm kiếm trên CSDL. Các vấn đề được trình bày trong luận văn hệ thống hoá lý thuyết CSDL video, cung cấp các thuật toán và công cụ cho việc chỉ mục và truy tìm video, hình thành thước đo và kỹ thuật đo độ chênh lệch sao cho phù hợp để có thể áp dụng chúng trong tự động hóa phân đoạn video và chuẩn bị dữ liệu trong xây dựng các CSDL video số trong môi trường đa phương tiện trong thực tế.
11 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG TÌM KIẾM VIDEO Trong chương này sẽ trình bày hệ thống tìm kiếm video theo nội dung . Nêu khái niệm và ý nghĩa của mô hình dữ liệu video 1.1 Kiến trúc tổng quan hệ thống tìm kiếm video theo nội dung 1.1.1 Mô hình tổng quát tìm kiếm On-line Hình 1.1 Mô hình tìm kiếm Bên phải hình 1.1 : Off- Line Băng video sẽ được tiền xử lý thành các Lia . Các Lia đại diện cho Video tách thành các Frame . Đối với Lia tĩnh ,có thể chọn luôn được Frame đại diện. Đối với Lia động thì ta có nhiều phương pháp tìm Frame đại diện như sử dụng phương tính trung bình biểu đồ màu của các đoạn, frame có biểu đồ màu gần nhất là Frame đại diện.Phần tìm frame đại diện sẽ được trình bày rõ
12 ở chương 2. Sau khi có Frame đại diện cho mỗi video, sẽ có một cơ sở dữ liệu frame đại điện Bên trái hình 1.1 Online Đầu vào là ảnh (có thể một hoặc nhiều ảnh),tiền xử lý chọn ra một ảnh tương tự như frame đại diện cho Video. Khi đã có ảnh đầu vào, ta sẽ đối sánh đặc trưng của ảnh đầu vào với frame đại diện nếu tương đồng thì ta sẽ cho ra video cần tìm. Đánh giá mức độ phù hợp và phản hồi kết quả 1.1.2 Hệ thống tìm kiếm video theo nội dung Video là media giàu thông tin. Một video đầy đủ bao gồm phụ đề (subtitle) bằng text, rãnh tiếng (tiếng nói và không phải tiếng nói), các ảnh được ghi và trình chiếu theo tốc độ cố định. Vậy video được xem như tổ hợp text, audio và các ảnh có chiều thời gian ảnh động. Thêm nữa, video còn kết hợp với metadata như tên video, tác giả/ nhà sản xuất. [3] Các dữ liệu video được ứng dụng nhiều trong công nghệ giải trí (phim ảnh, clip âm nhạc..), trong đào tạo từ xa (qua những video bài giảng)... Nhiều phòng chức năng có nhiệm vụ lưu trữ và thu thập các video (tư liệu lịch sử, tư liệu khai quật khảo cổ học của địa phương hay quốc gia...). Chính vì sự giàu thông tin và ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực như vậy mà luận văn này của tác giả đề cập đến phương pháp tiệm cận tổng quát đến chỉ mục và truy tìm video trên cơ sở shot (lia). Việc tìm kiếm này là chia trình tự video thành nhóm các frame tương tự, sau đó chỉ mục và truy tìm trên cơ sở các frame đại diện của các nhóm này (gọi là shot). 1.2 Mô hình dữ liệu video 1.2.1 Khái niệm mô hình dữ liệu video Video giống như một tập các hình ảnh ở các thời điểm được sắp xếp, biểu diễn theo một chuỗi thời gian nhất định. Trên thực thế chính là chuyển động của các điểm ảnh từ trạng thái này sang trạng thái khác, hay là sự chuyển động của mỗi đối tượng riêng lẻ được phân tích từ dữ liệu video.
13 Công cụ tìm kiếm video cho phép người dùng thuận tiện trong quá trình tìm kiếm phục vụ nhiều mục đích khác nhau như giải trí, giáo dục và truyền thông. Video sẽ được tổ chức trong một cấu trúc phân cấp của những cảnh, ảnh chụp và khung như hình 1.1 Hình 1.2 Cấu trúc phân cấp của 1 video clip Mô hình dữ liệu video tổng quát: Episode Hình 1.3 Mô hình dữ liệu video tổng quát Nhìn trên mô hình tổng quát : băng video bao gồm dãy các ảnh chụp theo tốc độ nhất định. Thông thường video được hình thành từ nhiều đơn vị logic hay đoạn. Chúng ta gọi các đoạn này là video shot. Một shot là trình tự các frame liên tục, ngắn có một hay nhiều các đặc trưng sau: - Mô tả cùng một cảnh (scene) - Báo hiệu một thao tác máy quay (bấm máy quay)
14 - Chứa sự kiện mô tả hay một hành động của một đối tượng - Được người sử dụng lựa chọn như thực thể để chỉ mục Trong mô hình còn thể hiện cut detection: là quá độ từ shot này sang shot khác - Hard cut - Quá độ từ từ (gradual) [1] Một số mô hình dữ liệu video: - Mô hình quan hệ : có thể dùng để biểu diễn những mối quan hệ của dữ liệu - Mô hình đối tượng: có thể dùng để biểu diễn những cấu trúc phức tạp - Mô hình đối tượng - quan hệ được dùng để biểu diễn cơ sở dữ liệu video - Mô hình dữ liệu siêu ngữ nghĩa là thích hợp nhất vì nó có thể biểu diễn được cả đối tượng, quan hệ và luật ràng buộc giữa chúng 1.2.2 Các yêu cầu đối với một mô hình dữ liệu video Một mô hình dữ liệu video đáp ứng các yêu cầu nêu trên, chúng ta cần phải có được một số các yêu cầu cụ thể cho nó như sau: - Có khả năng lưu trữ lớn - Đầy đủ các khả năng của một CSDL truyền thông - Có khả năng khai thác dữ liệu thuận tiện - Hỗ trợ truy vấn video - Có khả năng tích hợp, tổng hợp và thể hiện - Có giao diện video và tương tác Để cho hệ thống hoạt động tốt chúng ta cần phải giải quyết các vấn đề sau: - Hệ thống CSDL video sẽ được xây dựng như thế nào để có thể bao gồm các lĩnh vực ứng dụng khác
15 - Xây dựng phần hạt nhân cho việc phân rã, lưu trữ và quản lý thông tin ở mức độ nào? Các công nghệ, cấu trúc nền tảng được sắp xếp và sử dụng như thế nào? - Xác định được hạ tầng thể hiện nào mà một hệ thống video phải có để đạt được các yêu cầu và cách thức thể hiện khác nhau. Làm cách nào để hỗ trợ việc đồng bộ hóa việc thể hiện các dữ liệu tạm thời cũng như các dữ liệu bộ phận của các dữ liệu video khác nhau - Các kiến thức về tổng hợp dữ liệu đối với CSDL video, làm thế nào để có thể phát triển được một ngôn ngữ truy vấn đáng tin cậy và có hiệu quả để hỗ trợ cho vô số phương thức truy nhập và các kiểu đối tượng khác nhau. Làm thế nào để ngôn ngữ truy vấn hỗ trợ được các đặc tính và hình thái khác nhau của dư liệu video. - Giả sử các kiểu media khác nhau có các yêu cầu cập nhật và sửa đổi thông tin khác nhau thì hệ thống sẽ cập nhật các thành phần này như thế nào. 1.2.2.1 Khả năng lưu trữ của hệ thống video Hình 1.4: Mô hình khả năng lưu trữ của các hệ thống Video Các yêu cầu về khả năng lưu trữ của các hệ thống video có thể được đặc trưng bởi khả năng lưu trữ lớn và cách thức tổ chức theo thứ bậc (dạng
16 kim tháp) của hệ thống lưu trữ. Việc lưu trữ theo thứ bậc đặt các đối tượng dữ liệu video trong một hệ thống phân bậc bao gồm các thiết bị khác nhau, có thể là trực tuyến (online), hoặc không trực tuyến (offline). Một cách tổng quát, mức cao nhất của hệ thống sẽ cho ta hiệu suất cao nhất, khả năng lưu trữ nhỏ nhất, chi phí cao nhất và sự cố định ít nhất. Các lớp cao trong hệ thống phân cấp này có thể sử dụng để lưu trữ các đối tượng tóm tắt nhỏ hơn của một dữ liệu video hoàn chỉnh với mục đích cung cấp khả năng duyệt và xem trước nhanh đối với nội dung của dữ liệu. Chi phí và hiệu suất (tính về mặt thời gian) sẽ giảm dần nếu ta đi xuống các lớp phí dưới của hệ thống phân cấp, cùng với điều này là sự tăng của khả năng lưu trữ và tính cố định. Thông thường trong hầu hết các hệ thống lưu trữ video, mức cao nhất của lưu trữ thường là RAM, tiếp đó là đĩa từ, các thiết bị này cung cấp các dịch vụ trực tuyến (online services). Các thiết bị lưu trữ quang học cung cấp mức lưu trữ tiếp theo, khái niệm trực tuyến ở đây có thể hiểu gần như, tiêu biểu cho các thiết bị lưu trữ kiểu này là các jukebox (CD-DVD jukebox). Mức thấp nhất trong hệ thống lưu trữ phân cấp có thể là các thiết bị như băng từ, đĩa quang hoặc các thiết bị tương tự, các thiết bị này cung cấp khả năng lưu trữ offline và có thể không cần kết nối trực tiếp với máy tính. Chúng cung cấp khả năng lưu trữ và tính cố định cao hơn nhưng cung có hiệu suất kém nhất về thời gian truy nhập. Vì những lý do trên, một MDBMS phải quản lý và tổ chức việc lưu trữ đối với bất kỳ mức nào của hệ thống phân cấp, nó phải có cơ chế tự động để chuyển các đối tượng dữ liệu video từ một mức này của hệ thống lưu trữ phân cấp sang mức khác, việc chuyển cấp này phải dựa trên tần suất sử dụng của dữ liệu video. Trong trường hợp dữ liệu video được lưu trữ ở các thiết bị offline thì MDBMS cũng phải có được các thông tin trợ giúp cho việc dễ dàng xác định các thiết bị cụ thể có chứa các thông tin cần truy xuất.
17 1.2.2.2 Truy vấn và khai thác dữ liệu Truy vấn đối với dữ liệu video bao gồm các kiểu dữ liệu khác nhau, các từ khoá, thuộc tính, nội dung vv… Do người dùng có thể có các cách suy nghĩ khác nhau về dữ liệu video vì vậy kết quả thu được từ việc truy vấn dữ liệu video có thể không hoàn toàn chính xác và có thể chỉ là các kết quả tương tự hoặc là một phần của kết quả hơn là các kết quả chuẩn xác. Do việc có thể kết quả là không chính xác nên chúng ta phải có khả năng phân hạng các kết quả thu được sao cho chúng gần với yêu cầu truy vấn nhất, tương tự như vậy chúng ta cũng phải có các phương thức để loại bỏ bớt những kết quả không thoả mãn yêu cầu truy vấn. Việc làm này sẽ giảm thiểu các sai sót về mặt tính toán trong quá trình tìm kiếm. 1.2.2.3 Giao diện và tương tác Sự khác nhau về bản chất của các dữ liệu video đòi hỏi phải có các giao diện khác nhau để tương tác với dữ liệu. Thông thường, mỗi loại dữ liệu có các phương thức truy nhập và thể hiện riêng của mình, ví dụ như dữ liệu video và âm thanh sẽ đòi hỏi các giao diện người dùng khác nhau để thể hiện và truy vấn. Đối với một vài ứng dụng Video, đặc biệt là sự có mặt của các loại dữ liệu có tính liên tục người dùng thường đòi hỏi phải có các khả năng tương tác với dữ liệu (chẳng hạn như đối với dữ liệu VCR thì người dùng thường mong muốn có chức năng như tua lên (fast forward) hoặc tua ngược lại (reverse). Khi mà một hệ thống Video cung cấp các dịch vụ như vậy thì nó phải được liên kết vào CSDL đặc biệt là việc khai thác các đối tượng, tổng hợp và đồng bộ chúng. 1.2.2.4 Tích hợp các phương tiện, tổng hợp và thể hiện Giả sử tính đa dạng của các kiểu dữ liệu đã được hỗ trợ, một MDBMS cũng phải cung cấp khả năng để tích hợp các loại dữ liệu này để tạo nên các kiểu dữ liệu video mới và thể hiện các dữ liệu này khi có yêu cầu trong một
18 khung thời gian yêu cầu. Độ phức tạp của việc tích hợp, tổng hợp và thể hiện bị tăng thêm bởi các đặc tính cơ bản của dữ liệu video như tính liên tục (tạm thời) của dữ liệu video đặc biệt là với các kiểu dữ liệu như video, hoạt hình hoặc âm thanh. Hơn nữa, một vài ứng dụng cụ thể như các hệ thống thông tin địa lý có thể đòi hỏi MDBMS cung cấp các thông tin bộ phận (về một vùng, miền nào đó). Tất cả các yếu tố này kết hợp với nhau làm cho việc tổng hợp và thể hiện video trở thành một quy trình phức tạp mà MDBMS phải cung cấp để đáp ứng các yêu cầu mà người dùng đòi hỏi. Các vấn đề về tích hợp có thể được cải thiện trong một số trường hợp, đặc biệt là khi các hệ thống CSDL video được xây dựng nhằm phục vụ cho các cộng đồng người dùng xác định trước. Trong các trường hợp đặc biệt này, MDBMS có thể hỗ trợ một số tính năng mà các ứng dụng khác không cần đến [8]. 1.2.2.5 Hiệu suất Hiệu suất là một vấn đề quan trọng cần được xem xét đối với một MDBMS. Các hệ thống CSDL video tạo ra hiệu suất dựa trên sự tối ưu hoá việc truy nhập tới các media, lưu trữ, chỉ số hoá, khai thác và truy vấn. Sự có tham gia của nhiều kiểu dữ liệu khác nhau trong CSDL video có thể đòi hỏi một số phương thức đặc biệt để tối ưu hoá việc truy cập, lưu trữ, chỉ số hoá và khai thác. Các yêu cầu này bao gồm hiệu quả, tính ổn định, đảm bảo và đồng bộ việc trao đổi dữ liệu, chất lượng của dịch vụ (QoS). 1.2.3 Mô hình dữ liệu video điển hình Mô hình dữ liệu là đơn vị trung tâm của một hệ thống CSDL video. Một mô hình dữ liệu cần phải tách rời người dùng ra khỏi chi tiết của việc quản lý các thiết bị lưu trữ và cấu trúc lưu trữ. Điều này đòi hỏi phải phát triển các mô hình dữ liệu tương ứng để tổ chức các kiểu dữ liệu khác nhau tường gặp trong các hệ thống CSDL video. 20 Các mô hình dữ liệu video (cũng giống như các mô hình dữ liệu truyền thống khác) nắm bắt các đặc tính
19 cố định cũng như động của nội dung CSDL và vì vậy nó cung cấp các khuôn mẫu cơ bản cho việc phát triển các công cụ cần thiết để sử dụng dữ liệu video. Các thuộc tính cố định có thể bao gồm các đối tượng tạo nên dữ liệu video, mối liên hệ giữa các đối tượng, thuộc tính của các đối tượng… Các đặc tính động bao gồm sự tương tác giữa các đối tượng, sự hoạt động trên đối tượng, các tương tác của người dùng. Tuy nhiên, do các tính chất đặc biệt của mình, dữ liệu video đòi hỏi phải có các quan tâm mới khi chọn lựa mô hình dữ liệu. Ví dụ, một vài kiểu dữ liệu video (chẳng hạn video) hoặc một nhóm các kiểu (video và hình ảnh) có thể đòi hỏi các mô hình dữ liệu đăc biệt để cải thiện hiệu quả và tính mềm dẻo. Hơn nữa, do tầm quan trọng của việc tương tác trong các hệ thống video nên việc nó được hỗ trợ bỏi các mô hình dữ liệu trở nên quan trọng. Rât nhiều các mô hình dữ liệu khác nhau như là mạng lưới, liên hệ, ngữ nghĩa, và hướng đối tượng đang tồn tại và một vài số trong chúng đã được xem xét để thiết lập CSDL video. Có hai cách tiếp cận cơ bản trong việc mô hình hoá dữ liệu video là: • Phương pháp thứ nhất: Xây dựng một mô hình dữ liệu video trên nền tảng của mô hình dữ liệu của một CSDL truyền thống (thường là CSDL quan hệ hoặc CSDL hướng đối tượng) bằng cách sử dụng các giao diện tương ứng đối với dữ liệu video. Các vấn đề nẩy sinh với cách tiếp cận này là các cấu trúc bên dưới (của CSDL truyền thống) không được thiết kế dành cho dữ liệu video, hơn nữa sự khác biệt cơ bản các yêu cầu của một CSDL truyền thống đối với CSDL video khiến cho giao diện trở thành nơi nghẽn cổ chai trong toàn bộ hệ thống. Các vấn đề này dẫn tới cách tiếp cận thứ hai . • Phương pháp thứ hai: phát triển các mô hình dữ liệu thực thụ dành cho dữ liệu video từ đầu chứ không xây dựng trên cơ sở của các CSDL truyền thống, tuy nhiên mọi người đều nhất trí rằng các nỗ lực như vậy đều phải dựa trên kỹ thuật hướng đối tượng [7].
20 1.3 Mô hình tổng quát về CSDL video 1.3.1 Khái quát về CSDL đa phương tiện và CSDL video Dữ liệu video được chia thành hai lớp là các dữ liệu liên tục và các dữ liệu không liên tục. Các dữ liệu liên tục bao gồm các dữ liệu âm thanh, video thay đổi theo thời gian. Các dữ liệu không liên tục là các dữ liệu không phục thuộc vào thời gian, các loại dữ liệu đặc trưng cho dạng này là các dữ liệu văn bản (có hoặc không có định dạng), hình ảnh tĩnh và các đối tượng đồ họa. Các kiểu dữ liệu thông thường của một CSDL Video bao gồm: • Dữ liệu văn bản (có hoặc không có định dạng). • Đồ họa: là các bản vẽ, minh họa được mã hóa như các tệp postscript. • Hình ảnh: là các hình ảnh được mã hóa sử dụng các dạng thức chuẩn như là JPEG hoặc MPEG. • Các hoạt hình. • Âm thanh. • Video. Các đặc tính chung của dữ liệu video bao gồm: • Thiếu cấu trúc: Các dữ liệu video có khuynh hướng phi cấu trúc vì vậy các tác nghiệp quản trị dữ liệu chuẩn như chỉ số hoá, tìm kiếm nội dung, truy vấn dữ liệu thường là không áp dụng được. • Tính tạm thời: Một vài kiểu dữ liệu video như là video, âm thanh và hoạt hình đều phụ thuộc vào yếu tố thời gian liên quan mật thiết đến việc lưu trữ, thao tác và mô tả chúng. • Có dung lượng lớn: Các dữ liệu video và âm thanh thường đòi hỏi