マルチメディアデータベースとは？仕組みと2つの検索方式を徹底解説

マルチメディアデータベースシステムとは、音声、動画、画像、グラフィックス、音声認識データ、テキスト、文書、ハイパーテキストなど、テキストやマークアップ、リンク情報を含む大量のマルチメディアデータを保存・管理するシステムです。

AV機器、デジタルカメラ、CD-ROM、インターネットの普及に伴い、マルチメディアデータベースはますます一般的になっています。具体例としては、NASAのEOS（Earth Observation System：地球観測システム）、各種の画像・音声動画データベース、インターネット上の各種データベースなどが挙げられます。

マルチメディア索引・検索システムの2つの主要な方式

マルチメディアの索引付けと検索を行うシステムは、大きく以下の2つに分類されます。

1. 記述ベース（Description-based）検索システム

記述ベース検索システムは、キーワード、キャプション（見出し）、サイズ、作成日時などの画像に関する説明情報をもとに、インデックスを作成し、オブジェクトを検索します。

ただし、この方式には課題があります。手作業で行う場合は非常に労力がかかり、自動化した場合も検索結果の品質が低くなりがちです。例えば、画像に適切なキーワードを割り当てる作業は難しく、恣意的になりやすいという問題があります。

一方で、Webベースの画像クラスタリングおよび分類技術の最新の発展により、記述ベースのWeb画像検索の品質は向上しています。これは、画像の周囲にあるテキスト情報やWebリンク情報を活用することで、適切な説明文を抽出し、似たテーマを持つ画像をグループ化できるようになったためです。

2. 内容ベース（Content-based）検索システム

内容ベース検索システムは、カラーヒストグラム、テクスチャ（質感）、パターン、画像トポロジー、オブジェクトの形状、そして画像内でのレイアウトや位置といった画像そのものの内容に基づく検索をサポートします。

この方式では、視覚的な特徴を使って画像にインデックスを付け、特徴の類似性に基づいてオブジェクトを検索できます。多くのアプリケーションにおいて、この特性は非常に有用とされています。

内容ベース画像検索における2種類のクエリ

内容ベースの画像検索システムでは、主に次の2種類のクエリが利用されます。

画像サンプルベースのクエリ

指定されたサンプル画像に類似するすべての画像を検索する方式です。サンプル画像から抽出した特徴ベクトル（シグネチャ）を解析し、あらかじめ画像データベース内で抽出・整理されている各画像の特徴ベクトルと照合します。

画像特徴指定クエリ

色、テクスチャ、形状などの画像特徴を定義または描画して検索する方式です。指定された特徴は特徴ベクトルに変換され、データベース内の画像の特徴ベクトルと照合されます。

内容ベース検索の応用分野

内容ベース検索は幅広い分野で活用されています。主な応用例は以下の通りです。

• 医療診断
• 気象予測
• テレビ番組制作
• Web画像検索エンジン
• 電子商取引（Eコマース）

QBIC（Query By Image Content）などの一部のシステムでは、サンプルベースのクエリと画像特徴指定クエリの両方を提供しています。また、内容ベース検索と記述ベース検索の両方をサポートするシステムも存在します。