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Page 1: Bilddatenbank der Universität Magdeburg

Bilddatenbank der Universität

Magdeburg

Ähnlkeitssuche im hochdimensionalen Raum

von Bilddatenbanken

Stand April 2005

Anke Schneidewind

Page 2: Bilddatenbank der Universität Magdeburg

Gliederung

● Motivation

● Systemarchitektur

● Anfragebearbeitung

● Offene Probleme

● Zusammenfassung

2/10

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Motivation - Szenarien

● Suche nach textueller Information anhand von

Bildern.

● Suche in einer Bildmenge ohne Annotation.

lostArt.de

eycatcher

3/10Motivation | SysArchi. | Anfragebearb. | Proj. vs. Gew. | Probleme | Z.fassung

Page 4: Bilddatenbank der Universität Magdeburg

Motivation – aktuelle Ansätze

● Merkamle extrahieren.

● Merkmale analysieren:

– Zur Laufzeit,

– Beim Erstellen der Datenbank.

● Navigation durch alle Bilder.

● Iterativ Anfragen an die Datenbank stellen.

4/10Motivation | SysArchi. | Anfragebearb. | Proj. vs. Gew. | Probleme | Z.fassung

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Motivation – Problemfelder

● Keine allgemeingültige Ähnlichkeit.

● Flexibilität der Ähnlichkeit vs. Zeitkosten.

● Textannotation als Hilfsmittel.

● Unterschiede zwischen Suche, Navigation und

Browsen.

5/10Motivation | SysArchi. | Anfragebearb. | Proj. vs. Gew. | Probleme | Z.fassung

Page 6: Bilddatenbank der Universität Magdeburg

Systemarchitektur

6/10Motivation | SysArchi. | Anfragebearb. | Proj. vs. Gew. | Probleme | Z.fassung

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Initiale Anfrage

● Erstes Ergebnis durch

Approximationsindex

● Zwei relevante Bilder

aus der Datenbank

● Wechsel in

Distanzmatrizen

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Anfragezyklus

Visualisierung

Auswahl

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Bestehende Probleme● Probleme

– Ähnlichkeit des ersten Elements.

– Zeitaufwand.

– Subjektives Empfinden der Ähnlichkeit.

● Ausblick

– Feedback in Distanzmatrizen einfließen lassen.

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Zusammenfassung

● Strategien im Bildretrieval

● Ziel ist eine schnellere Suche ohne die

Flexibilität der Ähnlichkeit einzuschränken

● Offene Probleme und Ausblick

10/10Motivation | SysArchi. | Anfragebearb. | Proj. vs. Gew. | Probleme | Z.fassung


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