Distance based similarity models for content based multimedia retrieval

Beecks, Christian; Seidl, Thomas (Thesis advisor)

Aachen / Publikationsserver der RWTH Aachen University (2013) [Doktorarbeit]

Seite(n): V, 204 S. : graph. Darst.

Kurzfassung

Die kontinuierliche Zunahme digitaler Multimedia-Daten führt zu einem ständigen Wachstum von Multimedia-Datenbanken. Bedingt durch die Entwicklung des Internets und die Verbreitung mobiler Geräte sind die Möglichkeiten zur Erzeugung, Verarbeitung und Speicherung von Multimedia-Daten ausgereift und für nahezu jeden Benutzer zugänglich. Die dabei entstehenden Multimedia-Datenbanken sind jedoch aufgrund ihrer Größe oftmals nicht mehr manuell zu verwalten. Multimedia-Retrieval-Ansätze ermöglichen einen effizienten Informationszugriff und unterstützen den Benutzer bei der inhaltsbasierten Suche in unüberschaubaren Mengen digitaler Multimedia-Daten. Den Kern eines jeden Multimedia-Retrieval-Ansatzes bildet ein Ähnlichkeitsmodell, welches die Ähnlichkeit zwischen Multimedia-Daten definiert. In dieser Arbeit werden distanzbasierte Ähnlichkeitsmodelle im Kontext des inhaltsbasierten Multimedia-Retrievals untersucht. Im ersten Teil werden, nach einer Einführung in das Thema des inhaltsbasierten Multimedia-Retrievals, die Grundlagen zur Modellierung und zum Vergleich von Multimedia-Daten behandelt. Anschließend werden Möglichkeiten zur Anfragespezifikation und -bearbeitung beschrieben. Im zweiten Teil dieser Arbeit wird ein neues distanzbasiertes Ähnlichkeitsmodell entwickelt, die Signature Quadratic Form Distance. Die theoretischen und empirischen Eigenschaften werden untersucht und eine Erweiterung des Modells für kontinuierliche Merkmalsrepräsentationen wird vorgestellt. Schließlich werden unterschiedliche Techniken zur effizienten Anfragebearbeitung untersucht und evaluiert.

Identifikationsnummern

  • URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-48078
  • REPORT NUMBER: RWTH-CONV-144362