phương tiện thống nhất.
Với thực trạng ứ ng dụng nguồn dữ liệu đa phƣơng tiện nhƣ trên, dẫn tới một yêu cầu về việc xây dựng một hệ thống quản lý dữ liệu đa phƣơng tiện thống nhất để làm nền để phát triển các ứng dụng khác nhau.
Các kiểu dữ liệu khác nhau đƣợc thu thập từ các nguồn khác nhau đƣợc biểu diễn bởi các kiểu dữ liệu phù hợp, đƣa qua một hệ thống chỉ số hóa dữ liệu sau đó đƣợc chuyển vào lƣu trữ phục vụ truy vấn cho các ứng dụng tiếp theo.
Hệ thống quản lý dữ liệu đa phƣơng tiện thống nhất có thể giải quyết đƣợc vấn đề đồng bộ hóa dữ liệu đa phƣơng tiện hỗ trợ việc truy vấn các kiểu dữ liệu khác nhau đƣợc thực hiện dễ dàng.
4.7 Kết luận
Chƣơng trên đã đề cập tới việc thiết kế và kiến trúc một CSDL đa phƣơng tiện với những vấn đề thiết yếu trong việc tổ chức nội dung dữ liệu media và xây dựng ngôn ngữ truy vấn dữ liệu đa phƣơng tiện SMDS.
Vấn đê cần quan tâm ở đây đó là :
Loại dữ liệu media nào trong CSDL đa phƣơng tiện cần có cơ chế xem nhập? Và các thuật toán có sẵn để lập chỉ số hoá dữ liệu này tin cậy và chính xác sử dụng các phƣơng pháp chỉ số hoá trên cơ sở nội dung.
Các câu trả lời hai câu hỏi này chia thành hai phần - những cái mà các kỹ thuật chỉ số tự động , chính xác và tin cậy, và phần còn lại. Mọi media thuộc nhóm thứ hai có thể dễ dàng biểu diễn thông qua cấu trúc SMDS.
Còn với media thuộc nhóm mà tồn tại công cụ phần mềm tự động hoá lập chỉ số cho chúng thì trƣớc hết tạo chỉ số (bằng công cụ phần mềm) sau đó sử dụng ngôn ngữ HM-SQL để thực hiện truy vấn xâm nhập cả kho SMDS và đa phƣơng tiện đặc biệt xử lý chỉ số.
Một vấn đề nữa đƣợc đặt ra đó là việc phục hồi và khai triển truy vấn trong CSDL đa phƣơng tiện, do rằng ngƣời sử dụng không thể luôn luôn chỉ ra các truy vấn của họ theo cách nhất quán với biểu diễn nội dung dữ liệu media. Vấn đề này xảy ra ngay cả với thế giới quan hệ, nhƣng nó cần phải chính xác hơn trong trƣờng hợp hệ thống đa phƣơng tiện vì luôn tồn tại sự nhập nhằng cố hữu khi các đặc trƣng đƣợc nhận ra. Thí dụ. các chƣơng trình xử lý ảnh không đảm bảo độ chính xác của các kết quả, tƣơng tự nhƣ vậy, các hệ thống xử lý văn bản gặp phải vấn đề đồng
nghĩa và đa nghĩa cho nên rất khó tìm kiếm dữ liệu trên cơ sở truy vấn của ngƣời sử dụng.
Do vậy nên, việc xây dựng các bộ truy vấn dựa trên truy vấn gốc là rất quan trọng giúp ngƣời sử dụng có đƣợc kết quả truy vấn tốt hơn.
Với thực tế tình hình khai thác và ứng dụng cơ sở dữ liệu đa phƣơng tiện nhƣ đa nêu trên tại Việt Nam, việc tìm hiểu và phát triển ứng dụng cơ sở dữ liệu đa phƣơng tiện trong những ngành cụ thể là rất khả quan.
KẾT LUẬN
Luận văn đã đề cập tới việc tìm hiểu về dữ liệu đa phƣơng tiện nói chung và dữ liệu là hình ảnh nói riêng, đi vào giới thiệu các cấu trúc dữ liệu đa phƣơng tiện để thể hiện dữ liệu hình ảnh, tìm hiểu mô hình hoá cơ sở dữ liệu hình ảnh, và đề cập đến việc xây dựng cơ sở dữ liệu đa phƣơng tiện.
Với tình hình thực tế hiện nay, bên cạnh những tiến bộ vƣợt bậc của khoa học kỹ thuật cho ra đời rất nhiều những thiết bị, công nghệ hiện đại, dữ liệu đa phƣơng tiện đang thực sự là nguồn dữ liệu khổng lồ có thể ứng dụng trong hầu hết những ngành nghề phục vụ khoa học, cuộc sống và thực tế đã chứng minh điều đó.
Nắm bắt đƣợc những kỹ thuật để biểu diễn, quản lý các dữ liệu đa phƣơng tiện sẽ có thể áp dụng vào các lĩnh vực khác nhau là điều rất quan trọng.
Đối với kiểu dữ liệu hình ảnh nói riêng, kiểu dữ liệu này đang ngày càng đƣợc sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng liên quan. Luận văn trên đây đã giới thiệu những cấu trúc dữ liệu đa phƣơng tiện để biểu diễn cũng nhƣ giới thiệu việc xây dựng CSDL hình ảnh.
Với thực tế ứng dụng nguồn dữ liệu đa phƣơng tiện tại Việt Nam hiện nay, khi mà sự khai thác ,tìm hiểu về kiểu cơ sở dữ liệu này là chƣa thực sự nhiều thì việc phát triển ứng dụng sử dụng nguồn dữ liệu đa phƣơng tiện tại Việt Nam là rất tiềm năng, hứa hẹn là một trong những hƣớng phát triển mạnh trong tƣơng lai.
Kết luận lại, việc tìm hiểu về cơ sở dữ liệu đa phƣơng tiện nói chung và cơ sở dữ liệu hình ảnh nói riêng, cùng với việc đề cập tới việc thiết kế kiến trúc hệ thống cơ sở dữ liệu đa phƣơng tiện đã mở ra những hƣớng đi phát triển những ứng dụng cơ sở dữ liệu đa phƣơng tiện rất có triển vọng .
Tài liệu tham khảo
TIẾNG VIỆT
1. Đỗ Trung Tuấn (2001), Giới thiệu về đa phương tiện, Trung tâm thông tin thƣ viện, ĐH QG Hà Nội.
2. Đỗ Trung Tuấn (1998), Cơ sở dữ liệu quan hệ“, NXB Giáo dục, Hà Nội
3. Jeffrey D. Ullman (1999), Nguyên lý các hệ cơ sở dữ liệu và cơ sở tri thức“, Biên dịch : Trần Đức Quang tập 1, tập 2, NXB Thống kê, Hà Nội.
4. Viện Công nghệ thông tin (2003), Nguyên lý hệ thống CSDL đa phương tiện, Hà Nội.
5. Lê Tiến Vƣơng (1996), “Cơ sở dữ liệu quan hệ“ , NXB Khoa học Kỹ thuật, Hà Nội
TIẾNG ANH
6. David Eppstein, Michael T. Goodrich, and Jonathan Z. Sun (2005), The Skip Quadtree: A Simple Dynamic Data Structure for Multidimensional Data , pp 1-13 7. Dimitris G. Kapopoulos, Michael Hatzopoulospanagiotis Stamatopoulos (2002),
Efficient Management of Persistent Knowledge, pp. 111-134 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
8. Dimitris Papadias, Nikos Mamoulis, Vasilis Delis (2001), Approximate Spatio- Temporal Retrieval, ACM Transactions on Information Systems, Vol. 19, No.1, pp. 53-96
9. Harald Kosch and Mario Döller (2003), Multimedia Database Systems: Where are we now ?, Institute of Information Technology, University Klagenfurt, pp.1-5, Austria.
10. Ozsu, T. and Valduriez, P. (1999), Principles of Distributed Database Systems, Prentice - Hall.
11. Prof. Ralf Möller,TUHH, STS (2000), Multimedia Content Management (12 , pp. 1-54
12. Rodolphe Devillers, Yvan Bédard, and Robert Jeansoulin (2005),
Multidimensional Management of Geospatial Data Quality Information for its Dynamic Use Within GIS, pp. 205-215
13. Roberto Grossi , Ankur Gupta , Jeffrey Scott Vitter (2004), Entropy- Compressed Indexes for Multidimensional Pattern Matching, pp . 1-4
14. Raghu Ramakrishnan (1998), Database management systems ,WCB/McGraw- Hill, Boston, USA
15. S. Abiteboul, R. Hull, V. Vianu (1995), Foundation of database, Addison. Wesley Publishing Company.
16. Shun’ichi Torii, Kanji Kato, Kazuo Masai (1998), Integrated Multimedia Database, (1998), Hitachi Review Vol. 47, No. 6, pp. 296-299, Japan.
17.V.S. Subrahmanian (1998), Principles of Multimedia Database Systems, Morgan Kaufmann Publishers, Inc. San Francisco, California,USA.
18. Ullman J.D. (1982), Principles of Database Systems, 2nd Ed, Computer science Press, Rockville, MD.
19. Volker Gaede, Oliver Gu¨nther, Multidimensional Access Method”, ACM Computing Surveys, Vol. 30, No. 2
Phụ lục
1. Demo về sử dụng cây K-d, cây PointQuadTree, cây MX- QuadTree, cây R để biểu diễn dữ liệu hình ảnh.
2. Demo chƣơng trình (đƣợc nghiên cứu phát triển tại trƣờng ĐH Công nghệ Aachen, Đức) sử dụng cơ sở dữ liệu hình ảnh: Chƣơng trình chẩn đoán bệnh trên cở sở đánh giá các bức ảnh chụp X- Quang so với cơ sở dữ liệu ảnh nguyên mẫu đã phân loại và lƣu trữ,