海量视频数据标引平台：挖掘与检索技术详解

本文主要探讨了海量视频数据标引平台的设计与开发，针对2009年的研究背景，作者张博、张勇、朱义和邢春晓来自清华大学信息技术研究院，他们关注的是如何有效地处理和管理互联网上日益增长的视频数据。论文首先深入分析了元数据、Dublin Core（都柏林核心元数据集）以及Open Archival Information System（开放档案信息系统，OAI-PS）在视频数据挖掘中的关键作用。元数据作为描述和组织视频内容的重要手段，使得机器和用户能够理解视频的内容和属性。 Dublin Core提供了一套通用的元数据元素，有助于对视频进行标准化的描述，而OAI-PS则支持大规模数据的共享和检索，这对于构建大规模视频索引平台至关重要。作者设计了一种视频标引平台架构，包括数据采集、预处理、标引、存储和检索等模块，旨在提高视频搜索的效率和准确性。这种平台利用先进的技术，如数据挖掘，自动抽取和分析视频内容特征，生成详细的索引信息。 论文提出了一种基于标引的视频搜索解决方案，它允许用户通过输入关键词或查询表达式快速定位到相关视频，显著减少了用户获取信息的时间。通过实验验证，这个平台证明了其在互联网视频搜索领域的优越性，不仅提高了搜索速度，还提供了更加便捷和精确的用户体验。 这篇论文是工程技术领域的一篇重要论文，对视频数据管理和搜索引擎优化具有实际应用价值，对于推动海量视频数据的高效管理和检索技术的发展具有重要意义。它展示了如何将理论研究与实际应用相结合，为互联网视频内容的组织和检索提供了一个创新的框架。