跨媒體技術(shù)的發(fā)展和挑戰(zhàn)論文

　　隨著移動(dòng)智能終端設(shè)備的廣泛應(yīng)用和普及，大量的視頻、音頻、文本以及各種傳感數(shù)據(jù)構(gòu)成了目前移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中信息共享的主體內(nèi)容。移動(dòng)化帶來(lái)的改變是信息的激增，人們正在借助移動(dòng)智能終端上的各種傳感器———時(shí)間、位置、麥克風(fēng)、攝像頭、溫度傳感和NFC(近場(chǎng)通訊)采集信息并重新繪制這個(gè)世界。然而，信息的爆炸式增長(zhǎng)給知識(shí)的獲取帶來(lái)了極大的難度，也因此造成了知識(shí)的相對(duì)匱乏。在此過(guò)程中，用戶(hù)對(duì)信息的采集和分享與傳統(tǒng)方式有著顯著的不同:首先，信息的采集帶有顯著的時(shí)間特征和空間特征;其次，在數(shù)據(jù)分享過(guò)程中攜帶了用戶(hù)偏好信息;最后，完整分享這些數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)提出了巨大的挑戰(zhàn)。目前，人們從移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域獲得知識(shí)的渠道主要還依賴(lài)于信息搜索，一種是以百度和谷歌為代表的傳統(tǒng)文本搜索的服務(wù)，另一種是以蘋(píng)果的Siri為代表的新型跨媒體(聲音和文本)移動(dòng)搜索體驗(yàn)。

跨媒體技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

　　目前，為了實(shí)現(xiàn)同時(shí)對(duì)多種媒體類(lèi)型的信息檢索，國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究工作主要集中在以下幾個(gè)領(lǐng)域:1)基于“詞袋”模型建立多媒體對(duì)象知識(shí)庫(kù)此類(lèi)方法大多通過(guò)對(duì)多媒體對(duì)象的語(yǔ)義信息進(jìn)行人工標(biāo)注得到先驗(yàn)知識(shí)，結(jié)合“詞袋”模型等為海量多媒體信息建立知識(shí)庫(kù)，從而借助知識(shí)庫(kù)的橋梁作用實(shí)現(xiàn)跨媒體檢索。顯然，此種方法很大程度上還是一種變相的基于關(guān)鍵字的檢索，需要人工標(biāo)注大量的關(guān)鍵字訓(xùn)練樣本集，雖然它在一定程度上避開(kāi)了特征向量異構(gòu)和語(yǔ)義鴻溝的問(wèn)題，但是人工標(biāo)注耗時(shí)耗力且缺乏統(tǒng)一性與客觀性，多媒體對(duì)象的語(yǔ)義信息往往不能夠得到恰當(dāng)描述，因而檢索的準(zhǔn)確性往往不盡如人意。2)基于文檔鏈接關(guān)系或Web鏈接關(guān)系建立多媒體對(duì)象之間的語(yǔ)義關(guān)系。此類(lèi)方法通過(guò)分析多媒體文檔之間的鏈接關(guān)系或者Web網(wǎng)頁(yè)中的鏈接跳轉(zhuǎn)關(guān)系建立多媒體對(duì)象之間的語(yǔ)義關(guān)系網(wǎng)(跨媒體關(guān)聯(lián)圖、交叉參照?qǐng)D模型等)從而實(shí)現(xiàn)多媒體對(duì)象之間的相互檢索。該方法有效地避免了媒體對(duì)象之間的語(yǔ)義鴻溝，但是對(duì)鏈接關(guān)系的依賴(lài)性太強(qiáng)，不具有一般性。3)建立輔助空間解決特征向量異構(gòu)問(wèn)題。此類(lèi)方法為解決不同類(lèi)型媒體對(duì)象之間特征向量異構(gòu)的問(wèn)題，在計(jì)算特征向量和相似性的度量時(shí)，一些方法是基于數(shù)據(jù)集中所有數(shù)據(jù)間的距離度量的，但是在實(shí)際跨媒體數(shù)據(jù)集中:一方面，計(jì)算和存儲(chǔ)所有對(duì)象間的距離尺度是不現(xiàn)實(shí)的;另一方面，距離度量不能有效解決現(xiàn)實(shí)生活中的問(wèn)題。因此，一些學(xué)者提出采用典型相關(guān)性分析(CCA)、主成分分析(PCA)、獨(dú)立成分分析(ICA)等技術(shù)對(duì)特征向量進(jìn)行降維處理，使得異構(gòu)的特征向量在一個(gè)輔助空間中具有可比性，從而進(jìn)行多媒體對(duì)象之間的相似性度量。此種方法往往在對(duì)特征向量進(jìn)行降維處理的過(guò)程中產(chǎn)生“維度災(zāi)難”。4)基于機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法獲取多媒體對(duì)象間的語(yǔ)義關(guān)系。此類(lèi)方法主要是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的融合分析、流形學(xué)習(xí)、線性迭代與映射、概率模型、支持向量機(jī)、監(jiān)督分類(lèi)、非監(jiān)督分類(lèi)等方式對(duì)異構(gòu)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行挖掘，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)不同模態(tài)多媒體數(shù)據(jù)之間的相互檢索。總的說(shuō)來(lái)，該類(lèi)方法檢索效果不錯(cuò)，但往往計(jì)算量比較大，實(shí)現(xiàn)過(guò)程比較復(fù)雜。5)索引。此類(lèi)方法一般是通過(guò)對(duì)多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行一定預(yù)處理得到相互之間的相似關(guān)系，進(jìn)而根據(jù)相似關(guān)系為海量多媒體對(duì)象建立索引，以提高檢索時(shí)的效率。這是一種輔助型的方法，更多的是關(guān)注如何有效地減少檢索所需要的時(shí)間，提高跨媒體檢索的效率，對(duì)多媒體對(duì)象之間的相似度度量未關(guān)注。6)基于Ontology的檢索。此類(lèi)方法是建立在基于內(nèi)容檢索的基礎(chǔ)上，用Ontology存儲(chǔ)多媒體對(duì)象語(yǔ)義信息的新型檢索模式。檢索過(guò)程中結(jié)合多媒體對(duì)象的底層特征與On-tology表達(dá)的語(yǔ)義信息進(jìn)行跨媒體檢索。該方法對(duì)多媒體對(duì)象的語(yǔ)義信息及空間關(guān)系表達(dá)與處理具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)，Ontology模型能使檢索系統(tǒng)更加智能化與人性化。然而，現(xiàn)有的跨媒體信息檢索技術(shù)的研究對(duì)象主要是已采集好的各種媒體數(shù)據(jù)，較少考慮多用戶(hù)分享中的數(shù)據(jù)冗余、網(wǎng)絡(luò)帶寬約束等移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下面臨的新問(wèn)題和挑戰(zhàn)。

用戶(hù)標(biāo)注和地理本體在跨媒體中的應(yīng)用

　　移動(dòng)終端能夠幫助人們以各種方式記錄現(xiàn)實(shí)世界，同時(shí)也造成了數(shù)據(jù)的異構(gòu)性、語(yǔ)義的異質(zhì)性以及存儲(chǔ)、傳輸這些數(shù)據(jù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)和硬件的挑戰(zhàn)。隨著智能終端處理能力的不斷加強(qiáng)，目前已可以實(shí)現(xiàn)在智能終端上對(duì)采集的圖像和影音數(shù)據(jù)進(jìn)行編輯和特征提取。采用本地提取特征再進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)分享的方法將大大降低網(wǎng)絡(luò)帶寬的使用。另一方面，由于不同用戶(hù)在對(duì)相同內(nèi)容進(jìn)行記錄時(shí)可以選擇不同的媒體類(lèi)型作為載體，上傳并分享這些內(nèi)容特別是影音圖像資源會(huì)占用較多的服務(wù)器存儲(chǔ)空間。因此，提取資源中的語(yǔ)義信息并通過(guò)簡(jiǎn)單推理進(jìn)行信息聚合，能夠較好地降低移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下信息分享的數(shù)據(jù)冗余問(wèn)題。本體論作為語(yǔ)義模型的新方法，主要用于知識(shí)的共享、交互和重用方面，它具有良好的概念層次結(jié)構(gòu)和邏輯推理。通過(guò)對(duì)領(lǐng)域知識(shí)的理解、描述和推理，能夠更好地實(shí)現(xiàn)信息共享和重用的目的。當(dāng)運(yùn)用到信息檢索領(lǐng)域時(shí)，具有以下4個(gè)優(yōu)點(diǎn)［3］:(1)本體關(guān)于領(lǐng)域知識(shí)的共同理解和描述可以使得現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)中的信息組織形式從傳統(tǒng)的基于語(yǔ)法逐步轉(zhuǎn)向基于語(yǔ)義;(2)本體對(duì)于概念及其之間關(guān)系的精確描述可以極大地提高信息檢索時(shí)的查全率和查準(zhǔn)率;(3)采用形式化的描述方式使其能被計(jì)算機(jī)所理解以及更好地滿足海量網(wǎng)絡(luò)信息組織的需要;(4)本體能夠很好地支持邏輯推理，使得信息檢索系統(tǒng)更加智能化和人性化。地理本體是將本體論引入到地理信息科學(xué)中，它除了具有本體所具有的優(yōu)點(diǎn)外，在處理對(duì)象空間位置及空間關(guān)系方面具有無(wú)法取代的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。隨著以Web2．0技術(shù)為代表的社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，用戶(hù)的需求從簡(jiǎn)單的、被動(dòng)的信息獲取逐步升級(jí)為主動(dòng)參與到信息管理、信息交互的過(guò)程中。用戶(hù)期待一種不需要精確的預(yù)定義的集成框架甚至不需要原始信息的本地副本，實(shí)現(xiàn)多維、海量信息的快速、低代價(jià)的獲取。用戶(hù)標(biāo)注方法在特征提取和語(yǔ)義分析過(guò)程中借助人的認(rèn)知過(guò)程，提取源數(shù)據(jù)中的知識(shí)，對(duì)信息檢索的準(zhǔn)確率提升有著至關(guān)重要的作用。而地理本體，作為一種半自動(dòng)化的語(yǔ)義推理模型，可以有效降低不同用戶(hù)標(biāo)注帶來(lái)的差異性，同時(shí)更準(zhǔn)確地描述移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下信息的時(shí)間和空間特征。采用這2種方法相結(jié)合建立本地特征索引副本，能夠有效降低數(shù)據(jù)傳輸對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求和存放數(shù)據(jù)對(duì)存儲(chǔ)空間的需要。

　　1用戶(hù)標(biāo)注

　　受限于移動(dòng)終端的大小、網(wǎng)絡(luò)通信能力有限，不適宜采用傳統(tǒng)的方式對(duì)采集的圖像、視頻等多媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行完整上傳和統(tǒng)一計(jì)算。實(shí)現(xiàn)在本地的特征提取和用戶(hù)標(biāo)注，可以大大減少網(wǎng)絡(luò)通信，節(jié)省用戶(hù)分享的代價(jià)。OpenCV作為傳統(tǒng)的視頻、圖像處理工具，目前已被廣泛應(yīng)用在iOS和Android為代表的移動(dòng)終端上，并能獲得較好的特征提取速度和分析結(jié)果。另外，隨著攝像頭、麥克風(fēng)、NFC等傳感器的發(fā)展，基于手機(jī)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)也取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，為用戶(hù)的信息標(biāo)注提供了新的手段和方法。采用用戶(hù)標(biāo)注和特征提取等方法［4］，結(jié)合移動(dòng)終端對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的時(shí)間、位置感知，提交較少的描述信息或特征信息，降低了信息和內(nèi)容分享的門(mén)檻。如圖1所示，采用增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和用戶(hù)標(biāo)注［10］技術(shù)后，用戶(hù)僅需上傳簡(jiǎn)單的標(biāo)注、位置信息和提取的語(yǔ)義、圖像內(nèi)容特征即可實(shí)現(xiàn)內(nèi)容的分享。對(duì)查詢(xún)用戶(hù)來(lái)說(shuō)，需要檢索的信息仍然是充分的。

　　2地理本體

　　地理信息科學(xué)中的本體論研究是高度跨學(xué)科的交叉研究，與地理信息的認(rèn)知、表達(dá)、互操作，尺度和不確定性密切相關(guān)，其最重要的一點(diǎn)是研究空間信息的語(yǔ)義理論。基于地理本體的語(yǔ)義檢索［5］［6］是通過(guò)本體構(gòu)建概念層次空間實(shí)現(xiàn)的檢索，它利用本體明確建立了研究對(duì)象的概念、屬性、空間位置等各種關(guān)系，并且可以通過(guò)邏輯推理發(fā)掘隱含在概念之間的不明確、非直接的信息，從而可以實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義的智能信息檢索。在跨終端、跨媒體環(huán)境中，地理本體模型提供了一個(gè)統(tǒng)一的語(yǔ)義管理平臺(tái)。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，地理本體模型構(gòu)建完成后，可以基于多種格式標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行發(fā)布，用戶(hù)本地采集的數(shù)據(jù)通過(guò)用戶(hù)標(biāo)注、特征提取等方式按照層次、概念和推理結(jié)果向現(xiàn)有的本體模型中進(jìn)行映射，構(gòu)建新的結(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)內(nèi)容。這樣，用戶(hù)采集的多媒體數(shù)據(jù)可以分布式地存放在各自的終端上，通過(guò)更新本體模型建立快速、有效的索引，提供統(tǒng)一的跨媒體、跨終端的服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)，有效降低分享和檢索帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)資源消耗和源數(shù)據(jù)的冗余存放。為了幫助本體開(kāi)發(fā)人員和領(lǐng)域?qū)＜覍?duì)領(lǐng)域知識(shí)進(jìn)行建模，斯坦福大學(xué)主導(dǎo)開(kāi)發(fā)了一個(gè)基于java的開(kāi)源本體編輯工具Protégé［13］。該工具使得構(gòu)建本體知識(shí)庫(kù)的過(guò)程易于操作和管理，降低了本體構(gòu)建的高昂成本和維護(hù)代價(jià)。它不但支持復(fù)雜的知識(shí)表示，還支持簡(jiǎn)單的邏輯推理。Protégé支持對(duì)多種推理引擎的調(diào)用，如Jena，Racer，F(xiàn)aCT，Pellet等，由于Protégé本身是在Jena的基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的，ProtégéOWLAPI相當(dāng)于對(duì)Jena的包裝，為了支持推理，Protégé接口中包含了Jena的開(kāi)源開(kāi)發(fā)包，將Jena推理功能嵌入到了Protégé的API中。Jena提供了可擴(kuò)展的類(lèi)包提供基于規(guī)則的推理機(jī)，包括RDF推理機(jī)，OWL推理機(jī)等，在基于規(guī)則的推理機(jī)中包含了一般的推理功能，這些方法都遵循W3C發(fā)布的標(biāo)準(zhǔn)。