Nghiên Cứu Về Dữ Liệu Đa Phương Tiện Tại Đại Học Quốc Gia Hà Nội

• Người hướng dẫn: PTS. Đỗ Trường Tuấn
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Nghiên Cứu Về Dữ Liệu Đa Phương Tiện Tại Đại Học Quốc Gia Hà Nội
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2006
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. ỨNG DỤNG TRONG HỘI NGHỊ ĐIỆN TỬ
• 1.2. CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐA CHIỀU
• 1.2.1. Biến đổi Fourier rời rạc (DFT–Discrete Fourier Transform)
• 1.2.2. Biến đổi Cosin rời rạc (DCT–Discrete Cosine Transform)
• 1.2.3. Tiệm cận biến đổi
• 1.2.4. Mẫu khá của SDL ảnh
• 1.2.5. Biểu diễn IDB bằng mối quan hệ
• 1.2.5.1. Truy vấn biểu diễn quan hệ trong IDB
• 1.2.5.2. Biểu diễn SDL ảnh với R-Trees
• 1.2.5.3. Biểu diễn SDL ảnh bằng cây R tổng quát
• 1.3. CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐA PHƯƠNG TIỆN
• 1.3.1. Thiết kế và kiến trúc SDL đa phương tiện
• 1.3.2. Kiến trúc tổ chức nội dung
• 1.3.3. Tổ chức dữ liệu đa phương tiện trên cơ sở nguyên lý thống nhất
• 1.3.4. Ngôn ngữ truy vấn dữ liệu đa phương tiện
• 1.3.5. Truy vấn dữ liệu đa phương tiện của biểu diễn lai
• 1.3.6. Phương pháp đánh giá về thực trạng ứng dụng dữ liệu đa phương tiện tại Việt Nam nói chung
• 1.3.7. Đề xuất về việc xây dựng một hệ thống quản lý dữ liệu đa phương tiện thống nhất
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Dữ Liệu Đa Phương Tiện tại ĐHQGHN

Thế kỷ 21 chứng kiến sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin. Các ứng dụng công nghệ thông tin vào đời sống thực tiễn và nghiên cứu khoa học được đánh giá rất triển vọng. Dữ liệu đa phương tiện ngày càng đóng vai trò không thể thiếu trong cuộc sống hiện nay. Các trang thiết bị hiện đại phục vụ đời sống, nghiên cứu khoa học, quân sự sử dụng một khối lượng khổng lồ các loại dữ liệu đa phương tiện khác nhau. Việc xây dựng các hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu đa phương tiện phục vụ cho những mục đích đó là yêu cầu thực sự quan trọng. Trong đó, việc sử dụng các cấu trúc dữ liệu hợp lý để biểu diễn các loại dữ liệu như vậy, phục vụ những yêu cầu của hệ thống cơ sở dữ liệu là vấn đề cần phải giải đáp. Luận văn tập trung vào tìm hiểu loại dữ liệu là hình ảnh (Image Data), giới thiệu các cấu trúc dữ liệu đa phương tiện để thể hiện dữ liệu hình ảnh, mô hình hóa cơ sở dữ liệu hình ảnh, và đề cập đến việc xây dựng cơ sở dữ liệu đa phương tiện. Theo tài liệu gốc, việc sử dụng dữ liệu đa phương tiện ngày càng trở nên quan trọng trong nhiều lĩnh vực.

1.1. Các Kịch Bản Ứng Dụng Dữ Liệu Đa Phương Tiện Phổ Biến

Xét một cuộc điều tra quy mô lớn của cảnh sát về tình hình buôn ma túy. Thông thường, để thực hiện thành công một cuộc điều tra như vậy lực lượng cảnh sát sử dụng một số lượng lớn các thiết bị điện tử để thực hiện theo dõi các đối tượng nghi ngờ dính líu đến các tổ chức ma túy. Với một cuộc điều tra như vậy có thể sử dụng các thiết bị để thu thập thông tin. Cảnh sát có thể sử dụng camera theo dõi để ghi lại các hình ảnh về hoạt động đang diễn ra tại các địa điểm khác nhau. Ví dụ mỗi camera theo dõi có thể giám sát các hoạt động đang diễn ra tại một địa điểm trong một khoảng thời gian tương đối dài (có thể là trong 6 tháng). Tại mỗi địa điểm họ thu được khoảng vài triệu hình ảnh. Vì chỉ mỗi một cuộc điều tra như vậy đã đòi hỏi từ 50 đến 100 camera theo dõi đặt tại các địa điểm khác nhau, do đó số hình ảnh video cần được quản lý là nhiều đáng kể. Quan trọng hơn nữa là với thúc ép của pháp luật, cần thực hiện hàng trăm cuộc điều tra như vậy tại những địa điểm trong một khoảng thời điểm tại nhiều vùng khác nhau với rất nhiều hình thức tội phạm tương tự như cuộc điều tra về ma túy như điều tra về các đường dây lừa đảo, các tội phạm liên quan đến tài chính, các cuộc điều tra về khủng bố, các cuộc điều tra về gián điệp… Số lượng dữ liệu video thu được theo cách đó phục vụ cho các cuộc điều tra là lớn khủng khiếp.

1.2. Vai Trò của Dữ Liệu Đa Phương Tiện Trong Điều Tra Tội Phạm

Ngoài tất cả những gì trình bày ở trên, lực lượng cảnh sát có thể có một số lượng lớn các bức ảnh từ các điều tra viên. Hơn nữa, trong các cuộc điều tra tội phạm quy mô lớn có thể phát hiện ra số lượng đáng kể các tội phạm với tội danh nhẹ (ví dụ hình ảnh những kẻ buôn bán ma túy lẻ bị chụp khi đang tiến hành bán ma túy hay một hành vi liên quan đến ma túy có thể được phát hiện mà bản thân nó có liên quan đến người trong bức ảnh). Tất cả những hình ảnh này phải được lưu lại dưới dạng kỹ thuật số, sẵn sàng cho các công việc tìm kiếm và khai thác khi cần. Cảnh sát cũng có thể phải xem xét một số lượng lớn tư liệu đã tìm được tại những nơi có liên quan đến những vụ án đang điều tra hay những vụ án khác. Một lượng lớn tư liệu có thể liên quan trực tiếp đến vụ án nhưng vào thời điểm ban đầu thì chúng có thể không được rõ ràng. Khi một cuộc điều tra về ma túy đang diễn ra, mọi cái trở nên minh bạch khi mà ngày càng có nhiều mối liên hệ với các chứng cứ đã thu được trong cuộc điều tra đang diễn ra cùng thời điểm.

II. Thách Thức Xử Lý Dữ Liệu Đa Phương Tiện tại ĐHQGHN

Việc xử lý dữ liệu đa phương tiện đặt ra nhiều thách thức lớn. Đầu tiên, khối lượng dữ liệu khổng lồ đòi hỏi các phương pháp lưu trữ và quản lý hiệu quả. Thứ hai, sự đa dạng về định dạng và cấu trúc dữ liệu yêu cầu các kỹ thuật xử lý linh hoạt và mạnh mẽ. Thứ ba, việc trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu đa phương tiện đòi hỏi các thuật toán phức tạp và khả năng tính toán cao. Cuối cùng, việc đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu đa phương tiện là một vấn đề quan trọng cần được giải quyết. Theo tài liệu, việc khai thác và xử lý dữ liệu với số lượng khổng lồ là một điều không dễ dàng.

2.1. Yêu Cầu Về Khả Năng Truy Vấn Dữ Liệu Đa Dạng

Một MMDMS phải có khả năng truy vấn đồng bộ dữ liệu được thể hiện trong các định dạng khác nhau. Ví dụ, một MMDMS sẽ có khả năng truy vấn và tích hợp dữ liệu mà nó được lưu trong các SDL quan hệ khác nhau mà có thể sử dụng các lược đồ khác nhau, cũng như việc truy vấn tệp phẳng và dữ liệu lưu trữ trong DBMS hướng đối tượng DBMS không gian. Việc xử lý các truy vấn như vậy là khá phức tạp bởi vì trên thực tế việc nhận biết được nội dung của các kiểu dữ liệu media là vấn đề thách thức và nó phụ thuộc rất nhiều vào kiểu dữ liệu và cách thức lưu trữ chúng. Cuối cùng, truy vấn có thể mở rộng đối với nhiều kiểu vật mang (media) dữ liệu và MMDMS phải có khả năng kết hợp các kết quả từ các nguồn dữ liệu khác nhau và các kiểu media khác nhau.

2.2. Bài Toán Về Tối Ưu Hóa Hiệu Năng Hệ Thống

Tương tự, MMDMS phải có khả năng truy vấn dữ liệu biểu diễn trong media khác nhau. MMDMS phải có khả năng khai thác các đối tượng mang tin từ một thiết bị lưu trữ cục bộ một cách trơn tru, liên tục. MMDMS phải có khả năng tạo ra các câu trả lời từ truy vấn (được gọi là “answer to a query”) và có khả năng trình diễn các câu trả lời này bằng các phương tiện nghe nhìn. Mặc dù vậy, hình thức và nội dung của trình diễn có thể khác nhau từ ứng dụng này đến ứng dụng khác, do đó người sử dụng phải xác định được cấu trúc của hình thức và nội dung của các trình diễn kết quả thu được từ hệ thống. Điều cuối cùng là mỗi một hệ thống có đầy đủ các đặc tính yêu cầu trên là chưa đủ mà còn cần phải có khả năng phân phối các trình diễn theo một cách nào đó nhằm thỏa mãn các yêu cầu khác nhau về chất lượng thể hiện của các thiết bị.

III. Phương Pháp Xử Lý Ảnh Nâng Cao tại ĐHQGHN

Nghiên cứu về xử lý ảnh tại ĐHQGHN tập trung vào các phương pháp nâng cao chất lượng ảnh, giảm nhiễu, và trích xuất đặc trưng. Các kỹ thuật như biến đổi Fourier, biến đổi Cosine, và các mô hình biểu diễn ảnh tiên tiến được áp dụng để cải thiện hiệu suất của các hệ thống thị giác máy tính và nhận dạng mẫu. Các kết quả nghiên cứu này có ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như y tế, an ninh, và công nghiệp. Theo luận văn, việc tìm hiểu loại dữ liệu là hình ảnh (Image Data), giới thiệu các cấu trúc dữ liệu đa phương tiện để thể hiện dữ liệu hình ảnh, mô hình hóa cơ sở dữ liệu hình ảnh, và đề cập đến việc xây dựng cơ sở dữ liệu đa phương tiện là rất quan trọng.

3.1. Ứng Dụng Biến Đổi Fourier Rời Rạc DFT Trong Xử Lý Ảnh

Biến đổi Fourier rời rạc (DFT) là một công cụ mạnh mẽ trong xử lý ảnh. Nó cho phép phân tích ảnh thành các thành phần tần số khác nhau, giúp loại bỏ nhiễu và trích xuất các đặc trưng quan trọng. DFT được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như nén ảnh, phục hồi ảnh, và nhận dạng đối tượng. Luận văn có đề cập đến biến đổi Fourier rời rạc (DFT–Discrete Fourier Transform) như một phương pháp quan trọng trong xử lý ảnh.

3.2. Biến Đổi Cosine Rời Rạc DCT và Ứng Dụng Thực Tế

Biến đổi Cosine rời rạc (DCT) là một biến thể của DFT, được sử dụng phổ biến trong nén ảnh và video. DCT có khả năng tập trung năng lượng của ảnh vào một số ít các hệ số, giúp giảm thiểu dung lượng lưu trữ mà vẫn giữ được chất lượng ảnh. DCT là nền tảng của các chuẩn nén ảnh như JPEG và MPEG. Luận văn cũng nhắc đến biến đổi Cosine rời rạc (DCT–Discrete Cosine Transform) như một công cụ hữu ích trong xử lý ảnh.

IV. Nghiên Cứu Mô Hình Cơ Sở Dữ Liệu Hình Ảnh tại ĐHQGHN

Nghiên cứu về mô hình cơ sở dữ liệu hình ảnh tại ĐHQGHN tập trung vào việc xây dựng các mô hình hiệu quả để lưu trữ, quản lý, và truy vấn dữ liệu hình ảnh. Các mô hình này sử dụng các cấu trúc dữ liệu tiên tiến như cây tứ phân (Quadtree), cây R (R-tree), và các biểu diễn quan hệ để tối ưu hóa hiệu suất truy vấn và khả năng mở rộng của hệ thống. Các kết quả nghiên cứu này có ứng dụng trong các hệ thống quản lý thư viện số, hệ thống thông tin địa lý, và các ứng dụng thị giác máy tính. Theo tài liệu, việc sử dụng các cấu trúc dữ liệu hợp lý để biểu diễn các loại dữ liệu như vậy, phục vụ những yêu cầu của hệ thống cơ sở dữ liệu là vấn đề cần phải giải đáp.

4.1. Biểu Diễn Dữ Liệu Hình Ảnh Bằng Cây Tứ Phân Quadtree

Cây tứ phân (Quadtree) là một cấu trúc dữ liệu phân cấp được sử dụng để biểu diễn dữ liệu hình ảnh một cách hiệu quả. Mỗi nút trong cây tứ phân đại diện cho một vùng ảnh, và mỗi nút có thể có tối đa bốn nút con, tương ứng với bốn phần tư của vùng ảnh đó. Cây tứ phân cho phép truy vấn nhanh chóng các vùng ảnh cụ thể và giảm thiểu dung lượng lưu trữ cho các ảnh có độ phân giải cao. Luận văn có đề cập đến việc chèn và tìm kiếm trong MX-Quadtree như một phương pháp biểu diễn dữ liệu hình ảnh.

4.2. Sử Dụng Cây R R tree Trong Quản Lý Cơ Sở Dữ Liệu Hình Ảnh

Cây R (R-tree) là một cấu trúc dữ liệu không gian được sử dụng để quản lý cơ sở dữ liệu hình ảnh một cách hiệu quả. Cây R cho phép truy vấn nhanh chóng các ảnh dựa trên vị trí địa lý hoặc các thuộc tính không gian khác. Cây R được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như hệ thống thông tin địa lý (GIS) và quản lý bản đồ số. Luận văn có đề cập đến biểu diễn CSDL ảnh với R-Trees như một phương pháp quản lý cơ sở dữ liệu hình ảnh.

V. Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Xử Lý Đa Phương Tiện

Các nghiên cứu tại ĐHQGHN cũng tập trung vào ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) trong xử lý đa phương tiện. Các mô hình học sâu (Deep Learning) được sử dụng để nhận dạng đối tượng, phân loại ảnh, và tạo sinh nội dung đa phương tiện. Các kết quả nghiên cứu này có ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và tương tác người-máy. Theo tài liệu, việc khai thác và xử lý dữ liệu với số lượng khổng lồ là một điều không dễ dàng, và AI có thể giúp giải quyết vấn đề này.

5.1. Nhận Dạng Đối Tượng Trong Ảnh Sử Dụng Mạng Nơ ron Sâu Deep Learning

Mạng nơ-ron sâu (Deep Learning) là một công cụ mạnh mẽ trong nhận dạng đối tượng trong ảnh. Các mô hình như Convolutional Neural Networks (CNNs) có khả năng học các đặc trưng phức tạp từ ảnh và phân loại các đối tượng một cách chính xác. CNNs được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như thị giác máy tính, xe tự hành, và an ninh giám sát.

5.2. Tạo Sinh Nội Dung Đa Phương Tiện Với Generative Adversarial Networks GANs

Generative Adversarial Networks (GANs) là một loại mô hình học sâu được sử dụng để tạo sinh nội dung đa phương tiện, chẳng hạn như ảnh, video, và âm thanh. GANs bao gồm hai mạng nơ-ron: một mạng sinh (generator) và một mạng phân biệt (discriminator). Mạng sinh tạo ra các mẫu dữ liệu mới, trong khi mạng phân biệt cố gắng phân biệt giữa các mẫu dữ liệu thật và các mẫu dữ liệu do mạng sinh tạo ra. GANs được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như tạo ảnh chân dung, tạo video hoạt hình, và tạo nhạc.

VI. Hợp Tác Quốc Tế và Công Bố Khoa Học về Đa Phương Tiện

ĐHQGHN tích cực tham gia vào các hoạt động hợp tác quốc tế trong lĩnh vực dữ liệu đa phương tiện. Các giảng viên và nghiên cứu sinh của trường thường xuyên tham gia các hội nghị khoa học quốc tế và công bố các bài báo khoa học trên các tạp chí uy tín. Các hoạt động này góp phần nâng cao vị thế của ĐHQGHN trong cộng đồng khoa học quốc tế và thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực dữ liệu đa phương tiện tại Việt Nam. Luận văn có đề cập đến việc xuất bản, báo cáo tại nơi đâu, cho thấy tầm quan trọng của việc công bố kết quả nghiên cứu.

6.1. Tham Gia Các Hội Nghị Khoa Học Quốc Tế Về Xử Lý Đa Phương Tiện

Việc tham gia các hội nghị khoa học quốc tế là một cơ hội quan trọng để các nhà nghiên cứu trình bày các kết quả nghiên cứu mới nhất, trao đổi ý tưởng với các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực, và xây dựng các mối quan hệ hợp tác. Các hội nghị khoa học quốc tế về xử lý đa phương tiện thường có sự tham gia của các nhà nghiên cứu từ các trường đại học, viện nghiên cứu, và các công ty công nghệ hàng đầu trên thế giới.

6.2. Công Bố Bài Báo Khoa Học Trên Các Tạp Chí Uy Tín

Việc công bố bài báo khoa học trên các tạp chí uy tín là một cách quan trọng để chia sẻ các kết quả nghiên cứu với cộng đồng khoa học và được công nhận bởi các chuyên gia trong lĩnh vực. Các tạp chí uy tín về xử lý đa phương tiện thường có quy trình phản biện nghiêm ngặt để đảm bảo chất lượng của các bài báo được công bố.