【摘要】：跨媒体检索属于基于内容的多媒体检索应用范畴，在检索对象上从单一类型的多媒体数据，扩充到多种不同类型的多媒体数据，支持数据间的灵活跨越。由于跨媒体检索是一个较新的研究领域，一些研究机构和个人相继提出了跨媒体检索算法和测试系统，但目前还没有相对成熟的商用跨媒体检索系统。
跨媒体检索属于基于内容的多媒体检索应用范畴，在检索对象上从单一类型的多媒体数据，扩充到多种不同类型的多媒体数据，支持数据间的灵活跨越。
一般而言，多媒体数据的表达是指采用一定的数据结构来表示多媒体样本，如:提取图像的底层视觉特征，构成多维向量来表示数据库中的图像；或者是采用四元组＜网址，标题，ID，关键词>表示Web页面中的一幅图像，这都是图像的数据表达方式。对于基于内容的多媒体数据挖掘和语义理解，在选择数据表达方式时主要是采用基于内容特征的方式。
对于包含不同类型的多模态数据，在选择数据表达方式时，可以采用基于底层内容特征的方式。此外，多模态数据的检索性能很大程度上依赖于相似度匹配算法，而相似度匹配正是以不同类型的多媒体数据所采用的表达方式为依据的，因此，数据表达模型的设计是非常基础和重要的。(www.xing528.com)
由于跨媒体检索是一个较新的研究领域，一些研究机构和个人相继提出了跨媒体检索算法和测试系统，但目前还没有相对成熟的商用跨媒体检索系统。本章将在前面章节的基础上进行深入，通过一个仿真系统的实现过程，阐述如何根据数据集之间的统计关系，建立统一的多媒体数据表达模式，进而实现对不同类型多媒体数据的语义挖掘和综合检索应用。
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