Professur Medieninformatik






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Medienretrieval

Das klassische Information Retrieval behandelt die Suche in Textdaten. Auch im Medienretrieval erfolgt die eigentliche Suche oft auf Textbasis. Hierzu müssen zunächst in einem Analyseschritt aus audiovisuellen Medien intellektuell oder automatisch Metadaten extrahiert werden, in denen dann die eigentliche Suche durchgeführt wird. Vereinzelt gibt es aber durchaus auch Ansätze, die diesen Zwischenschritt vermeiden und beispielsweise ein in ein Mikrophon gesummtes Lied oder auch ein selbst gemalten Bild als Anfrage akzeptieren. Diese Veranstaltung führt in die verschiedenen Möglichkeiten des Retrievals multimedialer Inhalte ein. Themen sind:

  • Einführender Überblick über klassische Retrievalmethoden: Hier werden Grundfragen und Methoden des Information Retrieval zusammenfassend besprochen, die auch in der Veranstaltung Information Retrieval I (Prof. Kroha) ausführlich diskutiert werden.
  • Inhaltsbasiertes Bildretrieval: Das content based image retrieval CBIR nutzt grundlegende Methoden der Bildverarbeitung um die Ähnlichkeit von Bildern aufgrund ihrer Farbgestaltung, Kantenverläufe, Texturen und ihrer räumlichen Verteilung zu messen.
  • Videoretrieval: Zusätzlich zu Bildretrieval muss sich das Videoretrieval mit Fragestellungen wie Kamerabewegungen, Bildsequenzen oder Schlüsselbildgenerierung beschäftigen.
  • Face Detection: Eine Besonderheit in der Bilderkennung ist die Frage ob sich Personen auf dem Bild befinden. Hiervon kann beispielsweise eine nachfolgende Personenidentifikation abhängig gemacht werden.
  • Audio Retrieval: Hier werden Verfahren vorgestellt um Audidaten suchbar zu machen, wobei sowohl Musik als auch gesprochene Sprache berücksichtigt werden.
  • Web Information Retrieval: Web-Suchmaschinen (search engines) sind ein Spezialfall, da sie zum einen über riesige Datenmengen suchen müssen und diese Datenmengen in sehr heterogener Form vorliegen.
  • Metadaten: Die eigentliche Suche im Retrieval läuft nicht über die originalen medialen Daten ab, sondern über textliche Repräsentationen. Hierzu existieren unterschiedliche Repräsentationsformate.
  • Evaluation: Die Güte von Retrievalsystemen lässt sich nur mit einigem Aufwand messen. Hier haben sich inzwischen einige internationale Kampagnen (CLEF, TREC, etc.) etabliert, die vergleichende Studien ermöglichen.

Literaturempfehlungen

  • Feng, D.; Siu, W.C.; Zhang, H.J. (Hg.) (2005). Multimedia Information Retrieval and Management. Technological Fundamentals and Applications.
  • Baeza-Yates, Ricardo; Ribero-Neto, Berthier (1999). Modern Information Retrieval. Addison Wesley, 513 Seiten. [ISBN 0-201-39829-X]
  • Wu, Jian Kang; Kankanhalli, Mohan S.; Lim, Joo-Hwee; Hong, Dezhong (Perpectives on Content-Based Multimedia Systems. Kluwer Academics, Boston, 391 Seiten. [ISBN 0-7923-7944-6]
  • Santini, Simone (2001). Exploratory Image Databases. Content-based Retrieval. Academic Press, San Diego, 613 Seiten. [ISBN 0-12-619261-8]
  • Vicario, Enrico (Hrsg.) (1998). Image Description and Retrieval. Plenum Press, New York, 194 Seiten. [ISBN 0-306-45925-6]
  • Lewi, M.S.; Sebe, N.; Eakins, J.P. (Eds.) (2002). Image and Video Retrieval: Proceedings of the International Conference, CIVR 2002, London, UK, July 18-19, 2002. Lecture Notes in Computer Science Volume 2383, Springer-Verlag Heidelberg [ISSN: 0302-9743]
  • CIVR 2003. International Conference on Image and Video Retrieval, July 24-25, 2003 Beckman Institute, University of Illinois at Urbana-Champaign, Urbana, IL, USA, Lecture Notes in Computer Science Volume 2728, Springer-Verlag Heidelberg [ISSN: 0302-9743]
  • Peter Enser, Yiannis Kompatsiaris, Noel E. O’Connor (Eds.) (2004). Image and Video Retrieval: Proceedings of the Third International Conference, CIVR 2004, Dublin, Ireland, July 21-23, 2004 Lecture Notes in Computer Science Volume 3115, Springer-Verlag Heidelberg [ISBN: 3-540-22539-0]

Skripte

  1. medienretrieval_eibl_1_einfuehrung_in_ir_grundkonzepte_1.ppt
  2. medienretrieval_eibl_2_contentbasedimageretrieval_2.ppt
  3. medienretrieval_eibl_3_videoretrieval_2.ppt
  4. medienretrieval_eibl_4_facedetection_2.ppt
  5. medienretrieval_eibl_4_facedetection_3.ppt
  6. medienretrieval_eibl_5_audioretrieval_2.ppt
  7. medienretrieval_eibl_6_webir_1.ppt
  8. medienretrieval_eibl_7_metadaten_1.ppt
  9. medienretrieval_eibl_8_evaluation_1.ppt