Andreas+Wichert

多媒体数据库在很多关键的系统中发挥着非常重要的作用，如视频点播、安防监控系统、医疗系统等。而传统的数据库系统是基于关系代数模型构建的，这种一阶逻辑模型虽然比较简单和完备，但是在处理多媒体数据方面却有很多问题无法解决。因此，多媒体数据库已经成为数据库研究中一个重要且专门的研究领域，需要引入新的核心数学概念和模型将信息检索、数字图像处理、机器学习、神经网络，以及高维索引等不同领域的研究成果进行融合。本书对大规模多媒体数据库的相关问题和技术进行了系统地介绍。

全书共13章：1.引言，对智能多媒体数据库相关背景、应用进行了概述；2.多媒体数据库，对多媒体数据与关系型数据的区别以及查询方面特殊性进行了介绍；3.变换函数，对傅立叶变换、小波变换、KL变换以及聚类等多媒体数据处理中用到的变换进行了介绍；4.压缩，介绍了有损和无损压缩方面的基本算法；5.特征抽取，对图片特征、语音特征、时序特征等进行了介绍，并介绍了相关的抽取方法以及距离计算方法；6.低维索引，介绍了低维索引中常用的数据结构如层次结构、树结构、测度树结构等；7，近似索引，对大规模数据中的近似查重索引方法如局部敏感哈希等进行了介绍；8.高维索引，介绍了高维索引中用到数据结构和方法如GEMINI和子空间树；9.处理文本数据库，介绍了文本处理的常用方法如向量模型、概率模型等；10.统计监督机器学习，介绍了机器学习的基本概念包括统计机器学习、人工神经元、感知机、SVM、深度学习等；11.多媒体融合；12.软件架构，介绍了多媒体数据库的架構设计；13. 多媒体数据库在医学领域的应用。

本书既是一本多媒体数据库领域的专著，也是多媒体数据处理、机器学习、数据库等跨领域融合的专著，有助于研究人员了解这些领域的最新进展以及遇到的实际问题，非常适合相关科研人员和研究生阅读参考。

张志斌，副研究员

（中国科学院计算技术研究所）