Từ sự kiện đến lớp

4.4 Mô hình hướng đối tượng của dữ liệu video

4.4.1 Từ sự kiện đến lớp

Với các ánh xạ sự kiện đến lớp, các sự kiện có thể phân thành hai lớp chung. Lớp sự kiện không gian chung và thời gian chung, tùy trường hợp được xác định cho các sự kiện không gian và thời gian. Hai lớp này được gọi là các phối cảnh, vì chúng không có nấc riêng, hơn nữa được sử dụng để tạo ra các lớp mới.

Trong bảng 2, chúng tôi đưa ra một mẫu khung cho việc khai báo lớp không gian. Cùng các thuộc tính nhận biết đối tượng, con trỏ xác định đối tượng, danh sách nhận biết đối tượng của các đối tượng thời gian… Thành phần chính của lớp là phương pháp lớp nhận biết các sự kiện không gian cho trước. Các sự kiện thực đã nhận biết là các nút của lớp sự kiện không gian. Do khái niệm sự kiện không gian có tham số, chu trình nhận biết được thực hiện với sự kết hợp của các tham số. Các sự kiện mới được cập nhật nhờ quá trình tìm và lưu trữ. Lưu ý rằng việc nhận dạng chỉ được liên kết với các lớp, thông qua phương thức lớp. Hơn nữa, thuộc tính thời gian – không gian được sử dụng để ghi lại quá nhiều thông tin không cần thiết. Một khoảng lưu sự kiện không gian cho một số khung là một sự kiện thời gian đơn giản nếu cần. Nghĩa là, không phải tất cả các sự kiện không gian lưu đều đại diện cho sự kiện thời gian có nghĩa. Người sử dụng phải tự xác định các thuộc tính được sử

dụng cho quá trình nhận biết và cho tính chất sự kiện thời gian, tương ứng việc trả về các thuộc tính giá trị đơn.

Bảng 3 cung cấp một mẫu khai báo lớp thời gian. Với mỗi nút của lớp, một thành phần có thể là nút của lớp sự kiện thời gian cao hơn, hoặc một nút của lớp không gian lưu với đặc tính những nấc đó của lớp không gian phải liên quan với các tương thích quan hệ thời gian. Cấu trúc lớp thời gian cũng tương tự lớp không gian chung, chỉ ngoại trừ điểm khác biệt là thủ tục nhận dạng.

Lớp: tổng quát hóa sự kiện không gian Thuộc tính

định danh đối tượng (oid)

biểu thức định nghĩa sự kiện /*phương thức lớp*/ boolean TAG, IS_TEMPORAL

đoạn#, phân đoạn#, khung bắt đầu#, khoảng thời gian danh_sách_đối_tượng_tham_gia

danh_sách_sự_kiện_thành_phần Phương thức

procedure lấy_mẫu () {

for bản ghi trong tập mô tả đoạn video

thực hiện thuật toán SE để lấy mẫu các sự kiện không gian. return giá_trị_thuộc_tính_đơn (tên thuộc tính)

return sự kiện thành phần_id () }

Bảng 2: Tổng quát hóa sự kiện không gian

Lớp: tổng quát hóa sự kiện thời gian Thuộc tính

định danh đối tượng (oid)

biểu thức định nghĩa sự kiện /*phương thức lớp*/ boolean TAG, IS_TEMPORAL

đoạn#, phân đoạn#, khung bắt đầu#, khoảng thời gian danh_sách_đối_tượng_tham_gia

danh_sách_sự_kiện_thành_phần procedure lấy_mẫu () {

for mỗi đoạn video

thực hiện thuật toán TE để lấy mẫu các sự kiện không gian. return giá_trị_thuộc_tính_đơn (tên thuộc tính)

return định_danh_đối tượng_trong_mẫu () return sự kiện thành phần_id ()

}

Bảng 3: Tổng quát hóa sự kiện thời gian

4.4.2 Khái niệm dữ liệu video khái quát trong mẫu hƣớng đối tƣợng

Coi các sự kiện không gian, thời gian là các lớp đối tượng, ta chỉ ra khái niệm hướng đối tượng khái quát sử dụng thế nào để xác định lớp mới và tính kế thừa được sử dụng ra sao để tạo các khung nhìn phức tạp. Một khía cạnh quan trọng của khái niệm trừu tượng là nó cho phép phân nhóm và sắp xếp những thực thể thông tin mà giữa chúng có thể không có bất kì mối liên hệ không gian – thời gian nào ngoài đặc điểm chung về ngữ nghĩa. Điều này không thể thực hiện được nếu sử dụng các quan hệ không gian – thời gian n-chiều đơn giản.

Các sự kiện thời gian – không gian được xác định thông qua quan hệ n-chiều và các phép logic AND, OR. Hình 4.7 mô tả các ánh xạ quan hệ trong môi trường hướng đối tượng.

thao tác n-ary before meets overlaps contains starts completes equals AND OR IS-A

khái quát (IS-PART-OF) khái quát (n-ary)

Sự kiện cấu tạo

Trừu tượng hướng đối tượng

Hình 4.7: ánh xạ giữa xây dựng các sự kiện kết hợp và việc trừu tượng hóa đối tượng

Một quan hệ n-chiều có thể được mô hình hóa bằng cách sử dụng khái niệm trừu tượng hóa tổng quát n-chiều trong đó siêu lớp là một kết quả của quan hệ n-

chiều và các lớp thứ cấp được xác định bởi quan hệ n-chiều. Phép logic AND và OR được mô hình hóa qua phép gộp và khái quát ứng với mỗi phép toán. Hình 4.8 biểu thị các ký hiệu của ánh xạ. Product ( ) + x + + x x x + Sum ( )  n-ary

Product of Sum (POS)

Sum of Product (SOP)

Hình 4.8: ánh xạ giữa xây dựng các sự kiện kết hợp và việc trừu tượng hóa đối tượng

Chú ý: một biểu thức được xác định hoặc bằng tích của tổng (POS), hoặc bằng tổng của tích (SOP), trong đó mỗi thuật ngữ POS hoặc SOP phải theo đúng trật tự. Tuy nhiên, trong thuật toán TE, biểu thức xác định sự kiện được giả định là một biểu thức SOP vì biểu thức POS có thể chuyển thành SOP. Do bố cục của lớp không gian, nút phần tử mẹ đại diện cho kết quả một phép toán không gian n-chiều và các nút con đều là lớp không gian. Tương tự, với các lớp không gian, biểu thị của phép toán thời gian n-chiều và nút phần tử con là lớp không gian hoặc thời gian.

Với việc phát triển khái niệm trừu tượng hóa của một CSDL video, ta có thể sử dụng một phương pháp khả thi, hoặc chi tiết hóa hoặc khái quát hóa. Ngoài các khái niệm trừu tượng đã sử dụng, chúng ta có thể sử dụng ba kiểu quan hệ ngữ nghĩa giữa các lớp. Chúng gồm: quan hệ khái quát hóa (IS-A), quan hệ kết hợp (IS-PART- OF) và quan hệ n-chiều được sử dụng cùng một lúc dựa trên yêu cầu xác định của người sử dụng. Khái niệm hướng đối tượng khái quát được thể hiện trong hình 4.9 với bốn mức độ.

Khái quát hóa đối tượng Kết hợp đối tương Ghép đối tượng thời gian đối tượng thời gian đơn giản đối tượng không gian đối tượng không gian đối tượng không gian Kết hợp đối tương

Khái quát hóa đối tượng

Khái quát hóa đối tượng đối tượng thời gian đơn giản đối tượng thời gian đơn giản Ghép đối tượng thời gian đối tượng không gian đối tượng không gian đối tượng không gian Indexing mức thấp Mức 4 Mức 3 Mức 2 Mức 1 P 1 C Cn P 1 C Cn P 1 C Cn IS-A Kết hợp n-ary Kết hợp IS-PART-OF

Hình 4.9: Trừu tượng hướng đối tượng

Mức một gồm các đối tượng vật chất được nhận biết. Sự kiện không gian được xác định bởi quan hệ tạo nên khái niệm trừu tượng mức ba. Những đối tượng được

xác định qua phép khái quát hóa (IS-A) hoặc là kết hợp (IS-PART-OF) tạo nên không gian trừu tượng mức bốn.

Đặc tính kế thừa thời gian tồn tại trong các lớp thứ cấp và siêu lớp của sự khái quát thực hiện. Tuy nhiên, có một số qui tắc buộc phải tuân thủ khi sử dụng các khái niệm này trong mô hình hóa dữ liệu video.

Một hệ thống cấp bậc các khung nhìn gồm các phần sau: HG, HA, HN.

 HG: là tập hợp các định lý thực thể trừu tượng, mỗi công thức „E1 IS-A E2‟ nếu 

 

x,E1(x) E2(x),E1,E2 Node(H),và có nghĩa là hàm ý.

 HA: là tập hợp các tiên đề kết hợp tổng quát (IS-PART-OF), mỗi đối tượng

„E1,…,E2 IS-PART-OF E0’ nếu

), ( ,..., )), ( ( ... )) ( ( )) ( ( ) ( ,E0 x E1 f1 x E2 f2 x E f x E1 E Node H x     n n n  và fi là hàm

chỉ ra Ei là một phần của E0. E1,…,En được gọi là thành phần trực tiếp của E0.  HN: là tập kết hợp trừu tượng n-chiều, có dạng như sau:

 E0  RnG(E1,...,En), nếu khoảng (E0) = khoảng kết hợp RnG(l1,...,ln) và x

) ( ,..., )), ( ( ... )) ( ( )) ( ( ) ( 1 1 2 2 1 0 x E f x E f x E f x E E Node H E     n n n và fi là hàm biểu

thị thành phần i của một quan hệ n-chiều.

Quan hệ nối liền HG, HA, HN được định nghĩa qua những phụ thuộc sau đây. Cho một siêu lớp Csuper, một tập các lớp con Csubii = 1, …, m, m 1 nguyên tố, và lớp trừu tượng A, ta có các qui luật sau:

Giả sử trong một lớp, PA biểu thị một nhóm tập hợp trừu tượng mà nó có thể tham gia như lớp con.

 A = IS-A

- Nếu i,Csubilà một sự kiện không gian thì Csuper là một danh mục dẫn xuất lớp không gian, Csuper có PA = {IS-A, IS-PART-OF, n- chiều(tồn tại)}

- Nếu i,Csubi là một sự kiện tạm thời thì Csuper là một danh mục dẫn xuất lớp thời gian, Csuper có PA = {IS-A, IS-PART-OF, n-chiều} - Nếu i,j,k,i jk,1i,j,k m sao cho

i sub C là sự kiện không gian, j sub

C là sự kiện thời gian, Csubklà lớp không phải sự kiện không gian – thời gian, Csuper khái quát và PA = {IS-A, IS-PART-OF}

- Nếu

i

sub

C i,

 là một trong hai sự kiện thời gian hoặc không gian, và

#(  j sub C không gian)  1, #(  j sub

C thời gian)  1, thì Csuper biểu thị khái quát và PA = {IS-A, IS-PART-OF}

 A = IS-PART-OF

- Nếu i,Csubi là sự kiện không gian, thì Csuper là sự kiện không gian hỗn hợp, và PA = {IS-A, IS-PART-OF, n-chiều(tồn tại)}

- Nếu i,Csubi là sự kiện thời gian, thì Csuper là sự kiện không gian khái quát, trong đó không có quan hệ không gian nào giữa các

i sub C . PA = {IS-A, IS- PART-OF} - i,j,k,i j k,1i,j,k m sao cho i sub

C là sự kiện không gian,

j

sub

C là sự kiện thời gian,

k

sub

C là lớp không phải sự kiện không gian – thời gian, Csuper biểu thị khái quát hóa không đồng nhất và PA = {IS-A, IS-PART-OF}

- Nếu i,Csubi là một trong hai sự kiện thời gian hoặc không gian, và #(  j sub C không gian)  1, #(  j sub

C thời gian)  1, thì Csuper biểu thị khái quát của sự kiện không gian – thời gian và PA = {IS-A, IS-PART-OF}.

- Nếu i,Csubi là sự kiện không gian, tất cả

i

sub

C cùng nằm trong lớp với cùng tham số và quan hệ n-chiều là meets, thì Csuper là sự kiện thời gian đơn và

PA = {IS-A, IS-PART-OF, n-chiều}.

- Nếu i,Csubi là sự kiện thời gian, thì Csuper là sự kiện không gian hỗn hợp, và PA = {IS-A, IS-PART-OF, n-chiều}

4.4.3 Mô hình đề xuất CSDL video thô CSDL video thô Phân tích các đối tượng chuyển động Phân tích các khung hình (lần theo các chuyển động) Hộp giới hạn Dãy các khung hình (indexed) CSDL ảnh thô Mô tả đối tượng

Khung hình

Đặc tính ảnh CSDL đối tượng Ngữ nghĩa không gian

của đối tượng (con người, tòa nhà..)

Ngữ nghĩa đối tượng Ngữ nghĩa không gian - thời gian : nhận dạng các mẫu để khôi phục nội dung

Các định nghĩa khái niệm, sự kiện

Trừu tượng không gian Trừu tượng thời gian

Hình 4.10: Mô hình CSDL video đề xuất

Hình 4.10 mô tả hệ thống kiến trúc CSDL video cho việc khôi phục nội dung. Quá trình lập danh mục mức thấp dựa trên mô hình mức thấp trong đó các thông tin liên quan như nhận biết đối tượng nổi bật và các giới hạn được tách ra từ dữ liệu video gốc.

Trong phần trước đã trình bày bốn mức độ của lập danh mục dữ liệu video. Mức một duy trì thông tin không gian – thời gian mức thấp về các đối tượng trong video. Mức hai lập danh mục dựa theo ngữ nghĩa và nội dung của video. Mức ba duy trì các sự kiện thời gian sử dụng thông tin có sẵn ở mức hai. Mức bốn xử lý các đối tượng phức tạp và cung cấp cơ chế lập danh mục cho các nhóm sự kiện với nội dung tương tự như trong hình 4.9.

Để nhận biết đối tượng hiệu quả và dễ dàng thì các đối tượng phải được nhóm trong các lớp. Nó cho phép các mô hình đối tượng tiền định nghĩa được sử dụng và xác định thông qua kỹ thuật ghép. Vấn đề thứ hai là thu thập thông tin về tập giới hạn đối với bất kỳ đối tượng nào. Một quá trình có thể được thực hiện thông qua thuật toán tách các đặc điểm bền vững và có thể được sử dụng trong các bước tiếp theo để tạo CSDL còn lại. Thao tác này tương ứng với hộp giới hạn.

Từ hệ thống quan điểm thực thi có ba thành phần chính: trừu tượng hóa không gian, thời gian, khái niệm sự kiện. Đối với thành phần không gian, việc trừu tượng hóa hình ảnh hoặc các khung video được xử lý thông qua thông tin mô tả đối tượng để thu nhận các đặc điểm của hình ảnh được nhận biết. Bên cạnh đó, với việc trừu tượng hóa thời gian, thông tin hộp giới hạn được thu nhận thông qua khái niệm thời gian. Bước tiếp theo là phân tích chuyển động tương đối giữa các đối tượng. Thông tin này sau đó được sử dụng để nhận biết đối tượng. Quá trình này lưu trữ các khái niệm cũng như thông tin để nhận biết các sự kiện.

Logic của sự kiện thành phần có thể được dùng để dẫn xuất các câu lệnh truy xuất nội dung. Người dùng có thể cụ thể hóa và lưu trữ nhờ sự kiện nếu cần. Các lớp mới này có thể hình thành dựa trên các lớp cũ tại mức thấp hơn hoặc thông qua các thao tác n-chiều và sự kế thừa lớp. Hệ thống phải có khả năng cung cấp các loại câu lệnh:

 Hình dáng đối tượng.

 Sự tồn tại của sự kiện thời gian.

 Sự tồn tại của sự kiện thời gian tương ứng.

 Sự tồn tại của các điều kiện cho người dùng tương đương với sự kiện thời gian. Các điều kiện có thể kết hợp theo logic để tạo ra các điều kiện phức tạp hơn. Các câu hỏi về cấu trúc khung nhìn cũng được cung cấp. Hệ thống có thể thao tác trên dữ liệu video gốc để nhận biết các đối tượng mới.

KẾT LUẬN

Quá trình nghiên cứu đề tài đã giúp tôi hoàn thành được mục đích và các nội dung nghiên cứu đề ra, cụ thể với các nội dung chính như sau:

 Nghiên cứu về các mô hình hệ quản trị CSDL video.

 Nghiên cứu mô hình đề xuất ngữ nghĩa dữ liệu video cho lập danh mục và khôi phục nội dung video.

Quá trình nghiên cứu giúp tôi có kiến thức chuyên sâu về video cũng như việc mô hình hóa CSDL video. Mặc dù rất nỗ lực nghiên cứu, đề tài mới chỉ đề cập được một số phần trong rất nhiều lĩnh vực liên quan đến các mô hình CSDL video cũng như việc phát triển các mô hình này vào thực thế. Các kết quả của đề tài còn mang tính chất nghiên cứu.

Mặc dù bản thân đã rất nỗ lực cố gắng, được sự tạo điều kiện nghiên cứu rất tốt của Đại học công nghệ và sự hướng dẫn của thầy Đỗ Trung Tuấn; nhưng đề tài không tránh khỏi các thiếu sót, rất mong nhận được sự góp ý và cộng tác của các chuyên gia, của bạn bè và đồng nghiệp.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Anh

[1] Embley David W (1997), Object Database Development: concepts and principles, Addison-Wesley, Reading, MA.

[2] P. Gray, K. Kulkani, N. Parton (1992), Object-Oriented Databases, Prentice

Hall(UK).

Bài báo khoa học

[3] A. Gupta and R. Jain, (1997) “Visual Information Retrieval,”

Communication of ACM, 1997.

[4] Atsuo Yoshitaka, Tadao Ichikawa (1999) “A survey on Conten – Based Retrieval for Multimedia Database,” IEEE Trans. on Knowlegde and Data Engineering.

[5] E. Oomoto and K. Tanaka (1994), “OVID: Design and Implimentation of a Video–Object Database System,” IEEE Transaction on Knowledge and Data Engeenering, vol.5, no.4.

[6] John C. M. Lee, Q. Li and W. Xiong (1997), “VIMS: A Video Information Management System, Multimedia Tools and Applications,”.