मल्टीमीडिया डेटाबेस सिस्टम ऑडियो, वीडियो, छवि, ग्राफिक्स, भाषण, टेक्स्ट, दस्तावेज़ और हाइपरटेक्स्ट डेटा जैसे मल्टीमीडिया डेटा के एक बड़े संग्रह को संग्रहीत और प्रबंधित करता है, जिसमें टेक्स्ट, टेक्स्ट मार्कअप, और जुड़ाव। ऑडियो-वीडियो उपकरण, डिजिटल कैमरा, सीडी-रोम और इंटरनेट के लोकप्रिय उपयोग के कारण मल्टीमीडिया डेटाबेस सिस्टम तेजी से सामान्य हो रहे हैं। मल्टीमीडिया डेटाबेस सिस्टम में NASA का EOS (अर्थ ऑब्जर्वेशन सिस्टम), विभिन्न प्रकार के इमेज और ऑडियो वीडियो डेटाबेस और इंटरनेट डेटाबेस शामिल हैं।
मल्टीमीडिया इंडेक्सिंग और रिट्रीवल सिस्टम के दो मुख्य समूह हैं जो इस प्रकार हैं -
विवरण-आधारित पुनर्प्राप्ति प्रणाली - इसका उपयोग सूचकांक बनाने और छवि विवरण के आधार पर वस्तु पुनर्प्राप्ति करने के लिए किया जाता है, जैसे कि कीवर्ड, कैप्शन, आकार और निर्माण का समय। यदि मैन्युअल रूप से किया जाता है तो विवरण-आधारित पुनर्प्राप्ति श्रमसाध्य है। यदि स्वचालित है, तो परिणाम खराब गुणवत्ता के विशिष्ट हैं।
उदाहरण के लिए, छवियों के लिए कीवर्ड का असाइनमेंट एक कठिन और मनमानी सेवा हो सकती है। वेब-आधारित छवि क्लस्टरिंग और वर्गीकरण तकनीकों के नवीनतम विकास ने परिभाषा-आधारित वेब छवि पुनर्प्राप्ति की गुणवत्ता को बढ़ाया है क्योंकि छवि से घिरी पाठ जानकारी और वेब लिंकेज जानकारी का उपयोग एक समान विषय का वर्णन करने वाले उचित विवरण और समूह छवियों को निकालने के लिए किया जा सकता है।
सामग्री-आधारित पुनर्प्राप्ति प्रणाली - यह छवि सामग्री के आधार पर पुनर्प्राप्ति का समर्थन कर सकता है, जैसे कि रंग हिस्टोग्राम, बनावट, पैटर्न, छवि टोपोलॉजी, और वस्तुओं का आकार और छवि के भीतर उनके लेआउट और स्थान। सामग्री-आधारित पुनर्प्राप्ति छवियों को अनुक्रमित करने के लिए दृश्य विशेषताओं की सुविधा प्रदान करती है और विशेषता समानता के आधार पर वस्तु पुनर्प्राप्ति में सुधार करती है, जो कई अनुप्रयोगों में अत्यधिक वांछनीय है।
सामग्री-आधारित छवि पुनर्प्राप्ति प्रणाली में, अक्सर दो प्रकार के प्रश्न होते हैं - छवि नमूना-आधारित प्रश्न और छवि सुविधा विनिर्देश प्रश्न। छवि-नमूना-आधारित क्वेरी उन सभी छवियों को ढूंढती हैं जो दिए गए छवि नमूने के समान हैं। यह खोज नमूने से निकाले गए फीचर वेक्टर (या हस्ताक्षर) का विश्लेषण छवियों के फीचर वैक्टर के साथ करती है जिन्हें इमेज डेटाबेस में निकाला और ऑर्डर किया गया है।
छवि विशेषता विनिर्देश क्वेरी रंग, बनावट, या आकार जैसी चित्र विशेषताओं को परिभाषित या आरेखित करती हैं, जिन्हें डेटाबेस में छवियों के फीचर वैक्टर के साथ जोड़ने के लिए एक फीचर वेक्टर में अनुवादित किया जाता है।
सामग्री-आधारित पुनर्प्राप्ति में व्यापक अनुप्रयोग हैं, जिनमें चिकित्सा निदान, मौसम पूर्वानुमान, टीवी उत्पादन, छवियों के लिए वेब खोज इंजन और ई-कॉमर्स शामिल हैं। QBIC (क्वेरी बाय इमेज कंटेंट) सहित कुछ प्रणालियाँ, नमूना-आधारित और छवि सुविधा आवश्यकताओं के प्रश्न दोनों प्रदान करती हैं। ऐसे सिस्टम भी हैं जो सामग्री-आधारित और विवरण-आधारित पुनर्प्राप्ति दोनों का समर्थन करते हैं।