FORMALSEMANTİK MODELLEME – Multimedya Bölümü – Multimedya Bölümü Ödevleri – Multimedya Bölümü Tez Yaptırma –Multimedya Bölümü Ödev Ücretleri

FORMALSEMANTİK MODELLEME TEKNİKLERİ

Multimedya veritabanı sisteminin merkezi kısmı, kullanıcı uygulamalarını multimedya veritabanı sisteminin yönetim ve yapısının ayrıntılarından ayıran veri modelidir. Bu amaca hizmet eden ve heterojen veri türlerini organize edebilen uygun bir veri modelinin geliştirilmesi önemlidir.

Multimedya verilerinin doğası gereği, veri modeli seçilirken bazı hususların dikkate alınması gerekir. Örneğin, video ve görüntü verileri, verilerin zamansal, uzamsal veya uzamsal-zamansal ilişkileri için özel veri modellerine ihtiyaç duyar.

Multimedya verileri doğası gereği görsel-işitseldir ve daha küçük bireysel nesnelerden (örneğin, karmaşık video akışı) oluşan karmaşık nesneler olabilir. Buna ek olarak, multimedya verileri genel olarak çok boyutludur. Görüntü, video, ses, grafik ve metin gibi ortam türlerinin yanı sıra mekansal, zamansal ve gerçek zamanlı boyutlarının da dikkate alınması gerekir.

Örneğin, bir şehir haritasının analizi, uygulama seviyesinde zamansal ve mekansal boyutları kapsarken, alt seviyede görüntü ve metin medya nesneleri kullanılır.

Geleneksel DBMS’lerden farklı olarak, bir MDBMS, içinde depolanan multimedya verileriyle gerçek dünya nesnelerine genellikle zayıf bir şekilde yaklaşır. Ayrıca, multimedya bilgileri bir MDBMS’de kesin olmayan ve eksik şekillerde temsil edilebilir.

Multimedya verilerine erişmek için bir MDBMS’ye verilen kesin olmayan ve eksik sorguların nasıl ele alınacağı, bir MDBMS’nin tasarımı için bir zorluktur. Bu nedenle, bir veri tabanı sistemindeki görsel-işitsel bilgi içeriğinin yeterli ve doğru bir temsilini sağlamak için, özellikle video ve görüntü verileri için multimedya bilgilerine yönelik biçimsel anlamsal modelleme tekniklerinin geliştirilmesi, bir MDBMS için bir gerekliliktir.

Bir ÇDYS’nin tasarımına temel oluşturan bir anlamsal model, yeterli bir ifade gücüne sahip olmalıdır. Burada anlamsal bir modelin ifade gücü, böyle bir modelde yapıları, davranışları ve işlevleri açısından çok çeşitli multimedya nesnelerini ifade etme yeteneğini gösterir.

Bir nesnenin yapısı, özniteliklerini ve nesnenin içeriğini içerir. Bir nesnenin davranışı, anladığı, yanıt verdiği ve başlattığı mesajlar kümesi olarak tanımlanır. Bir nesnenin işlevi, nesnenin MDBMS tarafından temsil edilen dünyadaki mantıksal rolünün açık bir tanımıdır.

Başka bir deyişle, bir semantik model, çoklu ortam bilgisini soyutlama ve semantiği yakalama yetenekleri açısından zengin olmalı ve nesneler ve bunların uzamsal-zamansal davranışları açısından karmaşık görüntülerin, sahnelerin ve olayların kanonik temsillerini sağlayabilmelidir.

IEEE Transactions on Software Engineering’in görüntü veritabanlarıyla ilgili özel sayısı. Bu özel sayıda, veri modeline yeni nesne sınıflarının eklenmesine izin vererek genişletilebilirlik kavramına dayalı nesne yönelimli bir veritabanı sistemi önerilmiş, mevcut operatörler listesi kullanılarak PicQuery adlı bir sorgulama dili tasarlanmış, görsel bir sorgulama arayüzü tasarlanmıştır.

SQL benzeri diller kullanan geleneksel sorgu arayüzlerine bir alternatif olarak kullanılması önerildi, kağıt tabanlı haritaların görüntülerinden bilgi çıkarımı tartışıldı, bir görüntüyü temsil etmek için indirgenemez maksimal dikdörtgen kapaklarını kullanan yeni bir görüntü sıkıştırma yöntemi sunuldu.

Etkileşimli bir katman, bir nesne oluşturma katmanı ve bir DBMS katmanından oluşan bir MDBMS önerdi. Mimarinin en üst noktası, veri tabanı bakımı, köprü metni gezintisi, ilişkisel sorgulama, medya düzenleme ve kullanıcı arabirimi gibi işlevleri sağlayan etkileşimli katmandır.

Katı MODELLEME Nedir
Mühendislikte modelleme nedir
Katı MODELLEME programları
modelleme nedir
Matematiksel MODELLEME nedir örnekler
Matematikte MODELLEME
Yüzey modelleme Nedir
Bilgisayarda Katı MODELLEME sınav soruları

Nesne kompozisyon katmanı, mimarinin orta katmanıdır ve zamansal senkronizasyon ve uzamsal bütünleşmeyi işlemek için kullanılır. Mimarinin alt kısmı, biçimlendirilmiş verileri ve görüntü, video ve ses gibi biçimlendirilmemiş verileri yöneten ve depolayan DBMS katmanıdır.

İşlevsel ve nesne yönelimli modelleri birleştirerek görüntü verilerini modellemek için dört katmanlı bir veri modeli önerdi. Görüntü temsilleri ve ilişkileri, görüntü nesneleri ve ilişkileri, etki alanı nesneleri ve ilişkileri ve etki alanı olayları ve ilişkileri sırasıyla birinci, ikinci, üçüncü ve dördüncü katmanlarda yakalanır. Herhangi bir eksik benzerlik tabanlı sorgu, sorgu için hangi katmanların kullanılması gerektiği belirlenerek işlenir.

Nesneleri temsil etmek için başka bir iki seviyeli hiyerarşik model geliştirilmiştir. Tasarımlarında, tüm nesne en üst seviyede temsil edilir ve sınırlar en alt seviyede temsil edilir. Sınır segmentlerindeki benzerlik, modellerindeki en üst düzey nesneler üzerinde varsayımda bulunmak için kullanılır.

Multimedya verileri için semantik veri modelleri üzerine yapılan diğer araştırmalar arasında multimedya belgeleri için bir model, Microelectronics and Computer Technology Corporation’da geliştirilen nesne yönelimli bir veritabanı sistemi olan ORION’un üzerinde bir multimedya bilgi yönetim sistemi yer almaktadır. grafik görüntüler, zamansal multimedya nesneleri için bir model, zamansal öznitelikleri ve ilişkileri içerir.

DİZİNLEME VE ARAMA YÖNTEMLERİ

Multimedya veritabanlarında arama, özellikle sıkıştırılmış veya sıkıştırılmamış biçimde saklanan görüntü ve video verileri için içerik tabanlı erişime ihtiyaç duyuluyorsa, hesaplama açısından yoğun olabilir. Bu nedenle, çoklu ortam verileri için güçlü indeksleme ve arama yöntemlerinin tasarımına ihtiyaç vardır.

Geleneksel veritabanı sistemlerine benzer şekilde, multimedya verileri nesne tanımlayıcıları, nitelikler, anahtar sözcükler vb. kullanılarak alınabilir. Görüntü verileri için renk, şekil, doku, uzamsal bilgi gibi çeşitli özellikler görüntüleri indekslemek için kullanılmıştır.

Video verileri için, video sekansı video çerçevelerini oluşturan parçalara ayrılır ve video verilerini indekslemek için bazı temsili çerçeveler kullanılır. Ses verileri için, ses verilerinin algısal ve akustik özelliklerinden dolayı içerik tabanlı indeksleme kullanılmıştır. Diğer bir konu da indekslemeyi hızlandırmak ve indeksleri kolay erişim için verimli bir şekilde saklamaktır.

Multimedya veritabanı sistemlerinde yer alan farklı ortamlar, optimum erişim, indeksleme ve arama için özel yöntemler gerektirir. Ayrıca, veriler yerel olarak tekil veri tabanı sistemlerinde veya uzaktan çoklu veri tabanlarında saklanabilir. Bu nedenle, farklı kullanıcı uygulamalarının talep ettiği çeşitli sorgulama ve göz atma türlerine yanıt verebilecek çoklu ortam verileri ve belgeleri için bir mekanizmaya sahip olmak önemlidir.

Makale Deniz

Biyografinin Tamamını Gör