« Projekte
Relevance-Feedback
Projektbearbeiter:
Ingo Schmitt, Anke Schneidewind
Finanzierung:
Haushalt;
Bei der Suche in Bilddatenbanken ohne textuelle Annotationen ist man von automatisch extrahierten Metadaten abhängig. Beim Relevance-Feedback erfolgt die Suche interaktiv auf den extrahierten Daten. Bei den extrahierten Daten handelt es sich um Merkmalen wie Farbe und Form. Diese so genannten low-level-Merkmale können ein gesuchtes Bild nur vage beschrieben. Daher entspricht die Ergebnismenge einer Anfrage auf diesem Datenraum in der Regel nicht genau den Vorstellungen des Nutzers.Durch mehrere iterative Schritte während eines Anfrageprozesses kann die menschliche Beurteilung mit in die Anfrageausführung einbezogen werden. Bei einer unbefriedigenden Ergebnismenge gibt es mehrere Verfahren, bei denen durch iterative Anfrageformulierung eine Verbesserung der Ergebnismenge erreicht werden kann. Ein Beispiel wäre die Bewertung der Ergebnismenge durch den Nutzer. Die bewertete Anfrage wird als neue Anfrage an das System geschickt. Eine benutzerorientierte Unterstüzung bei der Iteration ist durch eine geeignete Präsentation der Ergebnismenge möglich.

Schlagworte

Bild, Bilddatenbank, Bildsuche, Image Retrieval, Relevance Feedback
Kontakt
Prof. Dr. Gunter Saake

Prof. Dr. Gunter Saake

Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg

Fakultät für Informatik

Institut für Technische und Betriebliche Informationssysteme

Universitätsplatz 2

39106

Magdeburg

Tel.+49 391 6758800

Fax:+49 391 6712020

saake(at)iti.cs.uni-magdeburg.de

weitere Projekte

Die Daten werden geladen ...