Ähnlichkeitssuche in Multimedia-Datenbanken: Retrieval, Suchalgorithmen und Anfragebehandlung: Retrieval, Suchalgorithmen und Anfragebehandlung (German Edition)

Der Hauptbestandteil des Lehrbuchs besteht in der Beschreibung von Verfahren des Multimedia-Retrievals. Dazu diskutiert und vergleicht das Buch Verfahren der Feature-Aufbereitung sowie der Ähnlichkeitsberechnung anhand von Distanz- und Ähnlichkeitsmaßen. Weiterhin werden effiziente Algorithmen zur Suche nach Medienobjekten vorgestellt. Ein Kapitel über die Anfragebearbeitung in Multimedia-Datenbanksystemen rundet das Buch ab. Das vorliegende Buch ist als ein Lehrbuch mit vielen Beispielen und Graphiken konzipiert. Es wendet sich an Hörer einer entsprechenden Lehrveranstaltung, aber auch an Informatiker, welche sich in die vorhandenen Konzepte und Verfahren der Ähnlichkeitssuche aus der Sicht der Informatik einarbeiten wollen. 1 Einführung 1.1 Grundlegende Begriffe 1.1.1 Medium und Multimedia 1.1.2 Dokumente und Objekte 1.1.3 Multimedia-Datenbank-Management-System 1.2 Suche in einem MMDBS 1.3 MMDBMS-Anwendungen 1.4 Gliederung der Arbeit 1.5 Literaturempfehlungen 2 Prinzipien des Information Retrieval 2.1 Einführung 2.1.1 Daten Retrieval versus Information Retrieval 2.1.2 Schritte des IR-Prozesses 2.2 Information-Retrieval-Modelle 2.2.1 Boolesches Modell 2.2.2 Fuzzy-Modell 2.2.3 Vektorraummodell 2.3 Relevance Feedback 2.3.1 Bewertung von Ergebnisdokumenten 2.3.2 Auswertung von Bewertungen 2.4 Bewertung von Retrieval-Systemen 2.4.1 Precision, Recall und Fallout 2.4.2 Kombinierte Precision- und Recall-Werte 2.4.3 Precision- und Recall-Werte abhängig von der Ergebnisgröße 2.5 Nutzerprofile 2.5.1 Retrieval-Szenarien 2.5.2 Einfluss von Nutzerprofilen auf den Retrieval-Prozess 2.6 Literaturempfehlungen 3 Einführung in Multimedia-Retrieval 3.1 Besonderheiten der Verwaltung und des Retrievals 3.2 Ablauf des Multimedia-Information-Retrievals 3.3 Daten eines Multimedia-Retrieval-Systems 3.4 Feature 3.4.1 Feature-Extraktion und Invarianzen 3.4.2 Feature-Datentypen 3.4.3 Feature-Aufbereitung 3.5 Eignung verschiedener Retrieval-Modelle 3.6 Multimedia-Ähnlichkeitsmodell 3.7 Literaturempfehlungen 4 Feature-Transformationsverfahren 4.1 Diskrete Fourier-Transformation 4.1.1 Anwendung der DFT 4.1.2 Berechnung der DFT 4.1.3 Eigenschaften der DFT 4.1.4 FFT und mehrdimensionale Transformationen 4.2 Diskrete Wavelet-Transformation 4.2.1 Anwendung der DWT 4.2.2 Berechnung der DWT 4.2.3 Zweidimensionale DWT 4.3 Karhunen-Loève-Transformation 4.3.1 Bewertung der KLT 4.3.2 Berechnung der KLT 4.4 Latent Semantic Indexing und Singulärwertzerlegung 4.4.1 Bewertung des LSI-Verfahrens 4.4.2 Berechnungen des LSI-Verfahrens 4.5 Literaturempfehlungen 5 Distanzfunktionen 5.1 Eigenschaften und Klassifikation 5.2 Distanzfunktionen auf Punkten 5.2.1 Minkowski-Distanzfunktion Lm 5.2.2 Gewichtete Minkowski-Distanzfunktion Lmw 5.2.3 Quadratische Distanzfunktion dq 5.2.4 Quadratische Pseudo-Distanzfunktion 5.2.5 Dynamical-Partial-Semi-Pseudo-Distanzfunktion 5.2.6 Chi-Quadrat-Semi-Pseudo-Distanzfunktion 5.2.7 Kullback-Leibler-Abstandsfunktion 5.2.8 Bhattacharyya-Abstandsfunktion 5.3 Distanzfunktionen auf Binärdaten 5.4 Distanzfunktionen auf Sequenzen 5.4.1 Earth-Mover-Distanzfunktion 5.4.2 DFT-L2-Distanzfunktion 5.4.3 Editierdistanz 5.5 Distanzfunktionen auf allgemeinen Mengen 5.5.1 Bottleneck-Distanzfunktion 5.5.2 Distanzfunktion über das Volumen der symm. Differenz 5.5.3 Hausdorff-Distanzfunktion 5.5.4 Fréchet-Distanzfunktion 5.6 Literaturempfehlungen 6 Ähnlichkeitsmaße 6.1 Einführung 6.2 Distanz versus Ähnlichkeit 6.3 Grenzen von Ähnlichkeitsmaßen 6.4 Konkrete Ähnlichkeitsmaße 6.4.1 Feature-Kontrast-Modell nach Tversky 6.4.2 Fuzzy-Feature-Kontrast-Modell von Santini und Jain 6.4.3 Histogrammschnitt 6.4.4 Kosinusmaß 6.4.5 Ähnlichkeitsmaße aus der Taxonomie 6.5 Aggregation von Ähnlichkeitswerten 6.5.1 Generalisiertes Mittel 6.5.2 Logische Kombination 6.5.3 Kompensatorische Operatoren 6.6 Umwandlung von Distanzen in Ähnlichkeitswerte und Normierung 6.7 Partielle Ähnlichkeit 6.8 Literaturempfehlungen 7 Effiziente Algorithmen und Datenstrukturen 7.1 Hochdimensionale Indexstrukturen 7.1.1 Anfragearten 7.1.2 Baumverfahren 7.1.3 Komplexe Distanzfunktionen 7.1.4 Fluch der hohen Dimensionen 7.1.5 Signaturverfahren 7.1.6 Weitere Indexverfahren 7.1.7 Zusammenfassung 7.2 Algorithmen zur Aggregation von Ähnlichkeitswerten 7.2.1 Combiner-Algorithmen 7.2.2 Kondensator-Algorithmus 7.2.3 Indexaggregation 7.3 Literaturempfehlungen 8 Anfragebehandlung 8.1 Einführung 8.1.1 Klassifikationen 8.1.2 Kriterien der Anfragebehandlung 8.2 Konzepte der Anfragebehandlung 8.2.1 Attributbedingungen 8.2.2 Strukturbedingungen 8.2.3 Räumliche und zeitliche Bedingungen 8.2.4 Ähnlichkeitsbedingungen 8.3 Datenbankmodell 8.4 Sprachen 8.4.1 WS-QBE 8.4.2 Objektrelationale Datenbanksysteme 8.5 Literaturempfehlungen 9 Zusammenfassung A Mathematische Grundlagen: lineare Algebra A.1 Infimum, Supremum und kompakte Menge A.2 Vektorraum und komplexe Zahlen A.3 Basis und Dimension A.4 Inneres Produkt und Orthogonalität A.5 Norm und Normalisierung A.6 Entwicklungsformel und Öffnungswinkel zwischen zwei Vektoren A.7 Matrizenrechnung B Mathematische Grundlagen: Statistik Literaturverzeichnis Index Mulitmedia-Datenbanksysteme dienen der effizienten Verwaltung von Medienobjekten. Spezielle Retrieval-Mechanismen helfen dabei, inhaltsbasierte Vergleiche von Medienobjekten durchzuführen. Mit diesen Multimedia-Retrievals beschäftigt sich Info Schmitt in diesem Buch. Diskutiert werden dazu die Feature-Aufbereitung sowie Ähnlichkeitsberechnung anhand von Distanz- und Ähnlichkeitsmaßen. Ein Kapitel über die Anfragebearbeitung in Multimedia-Datenbanksystemen rundet das Buch ab