TY  - THES
AB  - Heutzutage spielt die einfache Verwaltung großer Bestände von digitalen Bildern in vielen Anwendungsbereichen eine wichtige Rolle. Werbeleute, Journalisten und Designer benötigen den schnellen Zugang zu umfangreichen Bildkatalogen, um Werbungen, Artikel und Entwürfe durch entsprechende Bilder oder Bildelemente visuell hervorzuheben. Aber nicht nur im industriellen Bereich besteht die Anforderung einer organisierten Datenhaltung. Durch die Fortschritte in der Entwicklung elektronischer Geräte, wie z.B. digitale Fotokameras oder Scanner, nimmt die Menge an digitalen Bildern in privaten Haushalten tagtäglich zu. Anwender dieser Geräte werden zunehmend vor die Aufgabe gestellt, die zahlreichen Bilder strukturiert zu verwalten, um einfach in der gespeicherten Bildmenge navigieren zu können.
Seit den 70er Jahren haben sich textbasierte Bilddatenbanksysteme zur Verwaltung digitaler Bilder etabliert. Ihre Grundlage bildet die aufwändige manuelle Erfassung von Bildinhalten; die sogenannte Verschlagwortung. Obwohl textbasierte Bilddatenbanksysteme einen einfachen semantischen Zugang zu einer Menge von digitalen Bildern bieten, erfordern die verschiedenen Nachteile dieses Ansatzes, dass innovative Bildsuchsysteme entwickelt werden. Nachteile eines textbasierten Systems sind beispielsweise die subjektive Prägung der Verschlagwortung sowie der mangelnde visuelle Zugang zur gespeicherten Datenmenge.
Motiviert durch die Probleme verschlagworteter Systeme wurde seit Anfang der 90er Jahre verstärkt die Entwicklung sogenannter inhaltsbasierter Bildsuchsysteme vorangetrieben. Die rein inhaltsbasierte Bildersuche verzichtet auf die Verwendung von textuellen Annotationen und versucht einzig und allein auf der Grundlage visueller Bildmerkmale, die für eine Anfrage relevanten Bilder der Datenbank zu finden.
Da die inhaltsbasierte Bildersuche eine vielversprechende Alternative zur verschlagworteten Bildersuche darstellt, wurde sich in dieser Arbeit ausführlich mit diesem Thema beschäftigt. Den Mittelpunkt bildet dabei das im Rahmen eines BMB+F Verbundprojekts entwickelte Bildsuchsystem INDI. Das Ziel der vorliegenden Arbeit war die Entwicklung der für das INDI System benötigten inhaltsbasierten Suchmechanismen, sodass ein Anwender auf der Grundlage automatisch extrahierter Bildinhalte in der gespeicherten Bildmenge navigieren kann. Entsprechend den Eigenschaften moderner Bildsuchsysteme sollte das zu entwickelnde System dabei lernfähig sein und sich innerhalb des Suchprozesses an einen Anwender adaptieren können. Dazu wurde ein Suchverfahren entwickelt, das aus verschiedenen Komponenten besteht, die eine Adaption an die Suchintention eines Benutzers ermöglichen.
Da in dem Entwurf unterschiedliche Aspekte und Ansätze berücksichtigt wurden, war es Ziel einer ausführlichen Evaluation, die Systemkonfiguration zu bestimmen, mit der das INDI System am leistungsfähigsten ist. Um in dieser Arbeit auch der Fragestellung nachgehen zu können, inwieweit das Suchverfahren und adaptive Techniken im Allgemeinen skalierbar sind, wurde außerdem ein Verfahren zur Einschränkung des Suchraumes entwickelt. Ausgehend von der multidimensionalen Indizierung des gespeicherten Datenbestandes können somit auch für umfangreiche Bildmengen kurze Systemantwortzeiten erzielt werden.
DA  - 2005
KW  - Short-term learning
KW  - Image retrieval
KW  - INDI System
KW  - Multidimensionale Indizierung
KW  - Relevanzbeurteilung
KW  - Mensch-Maschine-Interaktion
KW  - Relevance feedback
KW  - Ähnlichkeitsmaß
KW  - Inkrementelles Lernen
KW  - Bilddatenbanksystem
KW  - Information Retrieval
KW  - Bildverstehen
KW  - Merkmalsextraktion
KW  - Ähnlichkeitssuche
KW  - Relevanz-Feedback
LA  - ger
PY  - 2005
TI  - Intelligente Bildersuche durch den Einsatz inhaltsbasierter Techniken
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:361-7134
Y2  - 2024-11-22T05:16:21
ER  -