Inhaltsbasierte Bildsuche in sehr großen, realen Bilddatenbanken mittels stochastischer Lernalgorithmen

Ziel des beantragten Projektes is es，die inhaltsbasierte Bildsuche auf und insbesondere durch die Ausnutzung risiger öffentlicher Bilddatenbanken wie Flickr™ mit über drei Milliarden Bildern（Stand Juli 2009）wesentlich weitzuentwickeln. Derartig große und von Benutzern teilweise annotierte Bilddatenbanken des Webs 2.0 ermöglichen neue Verfahren zum Erlernen von statistischen Modellen des Bildinhaltes.在Verbindung mit vollautomatischen Lernalgorithmen können diese Modelle estmals eine funktionierende allgemeine Bildsuche ermöglichen.第一位模特也在小规模的图片银行工作。一个更好的Schwerpunkt的项目liegt的模型的Bilddaten通过syntaktisch一样吸入sehr verzeledene Merkmale。Ziel der Modellierung ist es，eine geeignete（hierarchische）Repräsentation der Bilder für die effiziente Suche zu finden. Eine adäquate Modellierung soll mittels wahrscheinlichkeitstheoretischer Lernalgorithmen unter Ausnutzung阿勒in der Bilddatenbank vorhandenInformationen erfolgen.真正的图像数据是由一个元数据组成的，就像泰特尔、斯蒂奇沃特或奥夫纳赫姆一样。Sie stehen für eine große Untermenge der Bilder zur Verfügung und sollen auf nicht annotierte Bilder automatisch mittels geeigneter martmen übertragen韦尔登. Wegen der Schieren Größe der geplanten“echten”Bilddatenbank（zwischen 10-100 Millionen Bildern），bildet die Erforschung und algorithmische Untersuchung der Skalierbarkeit dieser Verfahren einen Schwerpunkt.

Ziel des beantragten Projektes ist es, die inhaltsbasierte Bildsuche auf und insbesondere durch die Ausnutzung riesiger öffentlicher Bilddatenbanken wie Flickr™ mit über drei Milliarden Bildern (Stand Juli 2009) wesentlich weiterzuentwickeln. Derartig große und von Benutzern teilweise annotierte Bilddatenbanken des Webs 2.0 ermöglichen neue Verfahren zum Erlernen von statistischen Modellen des Bildinhaltes. In Verbindung mit vollautomatischen Lernalgorithmen können diese Modelle erstmals eine funktionierende allgemeine Bildsuche ermöglichen. Die erlernten Modelle lassen sich dann auch erfolgreich auf kleinere Bilddatenbanken anwenden. Ein besonderer Schwerpunkt des Projektes liegt auf der Modellierung der Bilddaten durch syntaktisch wie inhaltlich sehr verschiedene Merkmale. Ziel der Modellierung ist es, eine geeignete (hierarchische) Repräsentation der Bilder für die effiziente Suche zu finden. Eine adäquate Modellierung soll mittels wahrscheinlichkeitstheoretischer Lernalgorithmen unter Ausnutzung aller in der Bilddatenbank vorhandenen Informationen erfolgen. Neben den reinen Bilddaten sind dies von Nutzern eingegebene Metadaten wie Titel, Stichworte oder der Ort der Aufnahme. Sie stehen für eine große Untermenge der Bilder zur Verfügung und sollen auf nicht annotierte Bilder automatisch mittels geeigneter Algorithmen übertragen werden. Wegen der schieren Größe der geplanten „echten“ Bilddatenbank (zwischen 10-100 Millionen Bildern), bildet die Erforschung und algorithmische Untersuchung der Skalierbarkeit dieser Verfahren einen zweiten Schwerpunkt.