एक मल्टीमीडिया डेटाबेस सिस्टम मल्टीमीडिया डेटा के एक बड़े संग्रह को संग्रहीत और प्रबंधित करता है, जैसे ऑडियो, वीडियो, इमेज, ग्राफिक्स, स्पीच, टेक्स्ट, डॉक्यूमेंट, और हाइपरटेक्स्ट डेटा, जिसमें टेक्स्ट, टेक्स्ट मार्कअप, और लिंकेज शामिल हैं। ऑडियो-वीडियो उपकरण, डिजिटल कैमरा, CD-ROM, और इंटरनेट के लोकप्रिय उपयोग के कारण मल्टीमीडिया डेटाबेस सिस्टम तेजी से आम हो रहे हैं। मल्टीमीडिया डेटाबेस सिस्टम के उदाहरणों 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
विवरण-आधारित रिट्रीवल सिस्टम (Description-based Retrieval Systems)
इसका उपयोग इमेज विवरण, जैसे कीवर्ड्स, कैप्शन, आकार, और निर्माण समय के आधार पर इंडेक्स बनाने और ऑब्जेक्ट रिट्रीवल करने के लिए किया जाता है। विवरण-आधारित रिट्रीवल मैन्युअल रूप से किए जाने पर श्रम-गहन होता है। यदि स्वचालित है, तो परिणाम आमतौर पर खराब गुणवत्ता के होते हैं।
उदाहरण के लिए, इमेज को कीवर्ड्स का असाइनमेंट एक कठिन और मनमाना कार्य हो सकता है। वेब-आधारित इमेज क्लस्टरिंग और वर्गीकरण तकनीकों के नवीनतम विकास ने विवरण-आधारित वेब इमेज रिट्रीवल की गुणवत्ता में सुधार किया है क्योंकि इमेज के आसपास की टेक्स्ट जानकारी और वेब लिंकेज जानकारी का उपयोग उचित विवरण निकालने और समान विषय का वर्णन करने वाली इमेज को एक साथ समूहित करने के लिए किया जा सकता है।
सामग्री-आधारित रिट्रीवल सिस्टम (Content-based Retrieval Systems)
यह इमेज सामग्री के आधार पर रिट्रीवल का समर्थन कर सकता है, जैसे कलर हिस्टोग्राम, टेक्सचर, पैटर्न, इमेज टोपोलॉजी, और इमेज के भीतर वस्तुओं के आकार और उनके लेआउट और स्थान। सामग्री-आधारित रिट्रीवल इमेज को इंडेक्स करने के लिए दृश्य विशेषताओं की सुविधा देता है और फीचर समानता के आधार पर ऑब्जेक्ट रिट्रीवल में सुधार करता है, जो कई अनुप्रयोगों में अत्यधिक वांछनीय है।
एक सामग्री-आधारित इमेज रिट्रीवल सिस्टम में, अक्सर दो प्रकार की क्वेरीज़ होती हैं - इमेज सैंपल-आधारित क्वेरीज़ और इमेज फीचर स्पेसिफिकेशन क्वेरीज़। इमेज-सैंपल-आधारित क्वेरीज़ उन सभी इमेज को ढूंढती हैं जो दिए गए इमेज सैंपल के समान हैं। यह खोज सैंपल से निकाले गए फीचर वेक्टर (या सिग्नेचर) का विश्लेषण करती है और इमेज डेटाबेस में निकाले गए और क्रमबद्ध इमेज के फीचर वेक्टर्स के साथ।
इमेज फीचर स्पेसिफिकेशन क्वेरीज़ कलर, टेक्सचर, या आकार जैसी तस्वीर सुविधाओं को परिभाषित या ड्रा करती हैं, जिन्हें इमेज डेटाबेस में इमेज के फीचर वेक्टर्स से जुड़े होने के लिए एक फीचर वेक्टर में अनुवादित किया जाता है।
सामग्री-आधारित रिट्रीवल के व्यापक अनुप्रयोग हैं, जिनमें मेडिकल डायग्नोसिस, मौसम पूर्वानुमान, TV प्रोडक्शन, इमेज के लिए वेब सर्च इंजन, और ई-कॉमर्स शामिल हैं। QBIC (क्वेरी बाय इमेज कंटेंट) जैसे कुछ सिस्टम सैंपल-आधारित और इमेज फीचर आवश्यकताओं दोनों क्वेरीज़ प्रदान करते हैं। ऐसे सिस्टम भी हैं जो सामग्री-आधारित और विवरण-आधारित दोनों रिट्रीवल का समर्थन करते हैं।
