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Signature Quadratic Form Distance for Efficient Multimedia Database Retrieval

用于高效多媒体数据库检索的签名二次形式距离

基本信息

批准号：
211499611
负责人：
Professor Dr. Thomas Seidl
金额：
--
依托单位：
Institut für Informatik
依托单位国家：
德国
项目类别：
Research Grants
财政年份：
2012
资助国家：
德国
起止时间：
2011-12-31 至 2015-12-31
项目状态：
已结题

来源：
https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/211499611?language=en
关键词：
Signature Quadratic Form Distance Efficient

项目摘要

The Signature Quadratic Form Distance is an adaptive distance-based similarity measure for the comparison of exible feature representations of multimedia data. This similarity measure is a generalization of the Quadratic Form Distance and enables the computation of similarity values among feature representations of different structure and size. In this way, it is applicable to complex multimedia data and furthermore comparable with the quality of other adaptive distance-based similarity measures. Within the scope of this project, we intend to investigate and increase the applicability and efficiency of the Signature Quadratic Form Distance in the field of content-based multimedia retrieval. We plan to develop a novel model of the Signature Quadratic Form Distance which is able to compare discrete as well as continuous feature distributions of multimedia data. Based on this novel distance model, we plan to investigate and extend the applicability of the Signature Quadratic Form Distance regarding bag-of-visual- word approaches in order to increase the latter's exibility. In order to process similarity queries efficiently, we finally plan to approximate discrete and continuous feature distributions as well as distance computations. Findings of the aforementioned topics will expand the applicability and improve the efficiency of the Signature Quadratic Form Distance to be leveraged in more complex settings regarding content-based multimedia retrieval.

签名二次形式距离是一种基于自适应距离的相似性度量，用于比较多媒体数据的灵活特征表示。这种相似性度量是二次形式距离的推广，可以计算不同结构和大小的特征表示之间的相似性值。这样，它适用于复杂的多媒体数据，并且与其他基于距离的自适应相似度量的质量具有可比性。在本项目范围内，我们打算研究并提高签名二次形式距离在基于内容的多媒体检索领域的适用性和效率。我们计划开发一种新的签名二次形式距离模型，该模型能够比较多媒体数据的离散和连续特征分布。在此基础上，我们计划进一步研究和扩展签名二次型距离在视觉词袋方法中的适用性，以提高后者的灵活性。为了有效地处理相似查询，我们最终计划近似离散和连续特征分布以及距离计算。上述主题的研究结果将扩展签名二次形式距离的适用性并提高其效率，以便在更复杂的基于内容的多媒体检索环境中加以利用。

项目成果

期刊论文数量（5）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Gradient-based Signatures for Efficient Similarity Search in Large-scale Multimedia Databases

DOI：
10.1145/2806416.2806459
发表时间：
2015-10
期刊：
Proceedings of the 24th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management
影响因子：
0
作者：
C. Beecks;M. S. Uysal;Judith Hermanns;T. Seidl
通讯作者：
C. Beecks;M. S. Uysal;Judith Hermanns;T. Seidl

使用特征签名在科学数据库中进行高效相似性搜索

DOI：
10.1145/2791347.2791384
发表时间：
2015
期刊：
Proceedings of the 27th International Conference on Scientific and Statistical Database Management
影响因子：
0
作者：
M. S. Uysal;C. Beecks;J. Schmücking;T. Seidl
通讯作者：
T. Seidl

On stability of signature-based similarity measures for content-based image retrieval

基于签名的相似性度量在基于内容的图像检索中的稳定性