DBMS multimediali A L B E R T O B E L U S S I B A S I D I D A T I A N N O A C C A D E M I C O /

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1 DBMS multmedal A L B E R T O B E L U S S I B A S I D I D A T I A N N O A C C A D E M I C O /

2 DBMS multmedal Def: Sono DBMS che consentono d memorzzare e recuperare dat d natura multmedale: testo, mmagn, suon, anmazon, voce, vdeo, ecc.. Introducono rspetto a DBMS tradzonal problematche dverse: Dmensone de dat molto maggore Gestone de meda contnu (vdeo e audo) Complesstà della modellazone Interrogazon basate su predcat non esatt : nterrogazon approssmate

3 DBMS multmedal Interessano dvers settor applcatv: Applcazon medche (TAC, RX, ecc ) Applcazon scentfche (dat bologc, meteorologc, spettrografc, ecc ) Applcazon legal (mpronte dgtal, volt, ecc ) Applcazon educatve o d ntrattenmento (TV on demand, dstance learnng) Applcazon geografche

4 Gestone de dat multmedal n un DBMS Schema d rfermento Row data Feature extracton Concept recognton DBMS multmedale Storage Module Index Generaton DBMS Querng

5 Dat multmedal Il dato multmedale s presenta n dverse forme: testo, audo, mmagn e vdeo. La caratterstca condvsa da tutte le forme d dato multmedale è l fatto che la generazone del dato multmedale (nella sua forma fnale d natura dgtale) s produce dal camponamento d un segnale analogco. Tale fase d rlevazone del dato ( data capture ) può essere eseguta n mod dvers e con dvers lvell d accuratezza producendo dat d dversa qualtà.

6 Dat multmedal Il prmo passaggo che ntroduce approssmazone è quello da segnale analogco alla rappresentazone dgtale. Il ben noto teorema d Nyqust ndca che per rprodurre accuratamente un segnale analogco d frequenza massma f con un segnale dgtale è necessaro camponare l segnale analogco con una frequenza par almeno a 2f. Ad esempo, la voce umana occupa un ntervallo d frequenze da 0 a 7 khz. D conseguenza dovrebbe essere camponata con una frequenza d 14 khz (crca ogn 70 s).

7 Dat multmedal Il dato dgtale che ottengo con l camponamento può comunque essere molto grande rspetto a dat che tradzonalmente tratta una base d dat, pertanto s ntroduce un ulterore lvello d approssmazone a seconda de requst dell applcazone. Per esempo per le applcazon telefonche l range d frequenze può essere rdotto all ntervallo Hz, qund l camponamento n questo caso può essere rdotto ad una frequenza d crca 8 khz (ogn 125 s).

8 Dat multmedal Inoltre la dmensone della rappresentazone dgtale fnale dpende anche dal numero d cfre bnare che uso per rappresentare l valore camponato. Per le mmagn l camponamento dpende dalla grgla d pxel che s adotta per la rappresentazone della stessa e dalla dmensone del pxel. La dmensone fnale dpende po da cosa vene memorzzato nel pxel: un solo valore d ntenstà d luce, oppure la rappresentazone d un colore che può rchedere ad esempo 24 bt (8 bt per ogn colore fondamentale per un totale d crca 16 mlon d color).

9 Dat multmedal Qund una delle caratterstche comun a dat multmedal è la grande quanttà d bt necessar per rappresentarl. Esempo su dat vdeo Durata 640 x x x secondo 27 Mb 6,75 Mb 1,68 Mb 1 mnuto 1,6 Gb 400 Mb 100 Mb 1 h 97 Gb 24 Gb 6 Gb

10 Dat multmedal: compressone Per rmedare parzalmente a questo problema s applcano compresson della rappresentazone dgtale con var algortm. Sulla compressone vedremo: Alcun concett general Due tecnche n dettaglo: Huffman e Lempel-Zv- Welch

11 Tecnche d compressone: concett general Propretà statstche d una sorgente S d smbol statstcamente ndpendent (emssone casuale) A={a 1,a 2,,a } (alfabeto sorgente) (cardnaltà dell alfabeto) p(a ) (probabltà del smbolo a ) I(a ) = log 2 (1/p(a )) = - log 2 (p(a )) (quanttà d nformazone d a espressa n bt) I(a a j ) = log 2 (1/(p(a ) p(a j ))) = log 2 (1/p(a ))+log 2 (1/p(a j ))=I(a )+I(a j )

12 Entropa Entropa della sorgente S d alfabeto A={a 1,a 2,,a } H p( a )log 2 p( a ) I( a ) 1 p( a ) 1 Propretà: H 0 H = 0 solo se c è un solo smbolo con probabltà 1 H log 2 ( ) H = log 2 ( ) solo se tutt smbol sono equprobabl (p(a )=1/ ) 1

13 Messagg Messaggo su alfabeto A={a 1,a 2,,a } m =(a 1,a 2,,a N ) (messaggo d lunghezza N) N (N>> ) (numero smbol del messaggo) p(a ) (probabltà del smbolo a ) p(m )= [p(a 1 )] N p(a1) [p(a )] N p(a ) (probabltà del messaggo m ) Entropa meda de messagg m d lunghezza N I( m ) log 2 1 p( m ) N 1 p( a )log 2 1 p( a ) H N H N N H sorgente

14 Messagg Codfca d un messaggo su alfabeto A={a 1,a 2,,a } m =(a 1,a 2,,a N ) (messaggo) code(a ) (codfca del smbolo a ) p(a ) (probabltà del smbolo a ) length(code(a )) (lunghezza della codfca d a ) Lunghezza meda della codfca d un messaggo m con N smbol: L N 1 N p( a ) length( code( a ))

15 Teorema d Shannon Prmo teorema d Shannon La mnma lunghezza meda L N per la codfca n bt d un messaggo d N smbol su alfabeto A (dove sano assegnate le probabltà per ogn smbolo) è par all entropa de messagg d N smbol (anche detta quanttà d nformazone meda de messagg d lunghezza N): H N L N