多媒体数据挖掘之媒体特征库措施全文如下：

　　1　MFD特征与高层视图

　　1.1　面向对象数据模型

　　多媒体数据挖掘(MDM)要求其特征库具有复杂的数据结构,长时间的事务,能定义面向特定应用的非标准操作,高效检索.MFD采用面向对象数据模型,支持基于对象标识的关联存取和导航机制.O-O方法提供的类、对象、继承、代码重用和数据封装机制,均有助于MDM的设计与实现.MFD的数据模型和数据类型不仅支持关键字和精确匹配,且支持图像查询,支持基于内容的相似匹配,能满足MDM的需要.

　　1.2　支持多种特征查询

　　MFD数据类型较之GIS等领域的数据库模型,提供了一个多边形类来定义任意的感兴趣的形状对象,解决了新加对象需要增加新符号的问题,而且,充分考虑了各种图像特征,包括形状、空间、颜色、纹理等.MFD用复合形状定义内部轮廓,并设计了基本形状,如:圆、正方形、椭圆等,使查询结果更为精确,搜索可限制为所希望的形状类型.这些都是多数图像数据库所不能支持的.MFD支持空间关系;支持复合对象;一个对象可根据不同的观察点,具有不同的形状;可由用户定义查询的相似度阈值;支持的查询语言MOQL,语义丰富,能作为一种结构化的表达方式由查询引擎来实现;允许用户在请求中指定如颜色、形状和纹理等不同的特征,输入方式更为灵活.

　　1.3　相关的特征类型

　　如何通过内容对对象进行搜寻和检索主要依赖于对象内容的表示法,即选择的特征表示及使用的相似度标准.常用特征有纹理、颜色、形状和空间特征,可分别用于不同的具体应用.纹理特征:纹理是识别不同图像的最重要的特征之一.可用于不同表面和其它信息,包括形状和运动等的区分,并反映一些抽象概念,如:均匀性,密度,粗糙程度,规则性,方向、频率等.可用图像处理方法抽取和描述图像的纹理特征.颜色特征:颜色使对象识别变得简单而强有力的特征.有多种颜色模式,如RGB和HIS模式.

　　形状和空间特征:对象形状表述是模式识别的一个重要问题.当一些对象的颜色和纹理极其相似时,形状特征尤为重要.空间特征说明了对象的空间位置和对象之间的空间关系,如方向关系、相邻,重叠和对两个或多个对象的包含等.空间特征可用符号化的串表示,如2D串,串可反应一些上述关系.