在多媒体数据库中，基于内容检索的体系结构可分为（1）两个子系统。基于内容检索要解决的关键技术是（2）。空白（1）处应选择（）

解析：多媒体数据库基于内容检索系统的工作原理概述如下：基于内容的检索作为一种信息检索技术，接入或嵌入到其他多媒体系统中，提供基于多媒体数据库的检索体系结构。基于内容检索系统分为两个子系统，分别为特征抽取子系统和查询子系统。系统包括如下功能模块。
（1）目标识别：为用户提供自动或半自动识别静态图像、视频、镜头的代表帧，是用户感兴趣的内容或区域。视频序列图像动态目标，对目标进行特征抽取、查询，处理进行整体的或局部的内容检索，可采用全局特征或局部的特征。
（2）特征抽取：提取用户感兴趣的又适合于基于内容检索的特征。如颜色分布情况、颜色的组成情况、纹理结构、方向对称关系、轮廓形状大小。
（3）数据库：多媒体数据库，声、文、图；特征库，预处理特征；知识库，知识表达。
（4）查询接口：有三种输入方式，①交互输入方式，②模板选择输入方式，③用户提交特征样板输入方式。多媒体特征组合功能和查询结果浏览。
（5）检索引擎：利用特征之间的距离函数来进行相似性检索。对于不同的特征用不同的相似性测度算法，检索引擎中系统有效的是相似性测度函数集。
（6）索引／过滤：通过索引和过滤达到快速搜索的目的。把全部的数据通过过滤器变成新的集合再用高维特征匹配来检索。
基于内容检索的工作过程包括以下几个步骤。
（1）提交查询要求：利用系统人机交互界面输入方式形成一个查主询条件。
（2）相似性匹配：将查询特征与数据库中的特征按一定的匹配算法进行匹配。
（3）返回候选结果：满足一定相似性的一组候选结果按相似度大小排列返回给用户。
（4）特征调整：对系统返回的一组初始特征的查询结果，用户通过浏览选择满意的结果，或进行特征调整，形成新的查询，直到查询结果满意为止。基于内容的检索突破了传统的基于文本检索技术的局限，直接对图像、视频、音频内容进行分析，抽取特征和语义，利用这些内容特征建立索引并进行检索。在这一检索过程中，它主要以图像处理、模式识别、计算机视觉、图像理解等学科中的一些方法为部分基础技术，是多种技术的合成。基于内容的多媒体检索是一个新兴的研究领域，在国内外仍处于研究、探索阶段，因此在基于内容的检索领域中仍然存在许多问题。这些问题主要包括多媒体特征的描述和特征的自动提取、多媒体的同步技术、匹配和结构的选择问题，以及按多相似性特征为基础的索引、查询和检索等