Schnelle inhaltsbasierte Suche in großen Multimedia-Datenbanksystemen mittels der Earth Mover's Distance.

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Das geplante Projekt hat neue Datenbanktechniken für die effiziente inhaltsbasierte Suche in großen Multimediadatenbanken, insbesondere Bilddatenbanken (Content-Based Retrieval), zum Ziel. Dabei soll die im Bereich Computer Vision erfolgreich verwendete Earth Movers Distance (EMD), die Korrelationen zwischen verschiedenen Dimensionen der betrachteten Objekte in besonderer Weise berücksichtigen kann, eingesetzt werden. Algorithmen für die Berechnung der Earth Movers Distance existieren, eignen sich wegen ihrer Komplexität sowie der fehlenden Datenbanktechniken für die EMD jedoch nicht für den Einsatz in großen Multimediadatenbanken, wie sie beispielsweise in der Medizin, der Biologie oder im Maschinenbau zu finden sind. Die Ergebnisse des Projekts bedeuten einen Qualitätssprung für die Ähnlichkeitssuche, da die EMD erstmals für große Multimediadatenbanken in realen Anwendungen eingesetzt werden kann. Ziel dieses Projekts ist es, auf den Erfahrungen mit anderen Distanzfunktionen wie Euklidische Distanz oder Quadratische Formen (in Vorarbeiten des Antragstellers) aufbauend neue Beschleunigungstechniken für große Multimediadatenbanken für die EMD zu entwickeln. Dabei sollen insbesondere mehrdimensionale Indexstrukturen, Dimensionsreduktion sowie Approximationen für die EMD betrachtet werden. Entsprechende Techniken sollen sowohl für Histogramme mit fixer Binstruktur als auch für Signaturen mit adaptiver Binstruktur entstehen. Diese neuen effizienten Methoden ermöglichen dann erstmals interaktive Anwendungen wie Relevance Feedback und visuelles Data Mining.