Nutzerzentrierte Ähnlichkeitssuche in Bilddatenbanken - Bartho, Andreas
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Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Die wachsende Informationsflut im Internet sorgte in den letzten Jahren für stetige Fortschritte im Bereich der Suchmaschinen. Allerdings beschränken sich die meisten Ansätze auf eine reine Textsuche. Multimediadaten wie Bilder werden üblicherweise noch immer über Schlagwörter gesucht, mit be scheidenem Resultat. Wie lässt sich diese Situation verbessern? Der Autor gibt zu Beginn einen Überblick über den Stand der Technik bei der inhaltsbasierten Bildersuche. Anschließend wird beschrieben, wie sich diese mit dem Prinzip des Relevance Feedbacks kombiniert…mehr

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Produktbeschreibung
Inhaltlich unveränderte Neuauflage. Die wachsende Informationsflut im Internet sorgte in den letzten Jahren für stetige Fortschritte im Bereich der Suchmaschinen. Allerdings beschränken sich die meisten Ansätze auf eine reine Textsuche. Multimediadaten wie Bilder werden üblicherweise noch immer über Schlagwörter gesucht, mit be scheidenem Resultat. Wie lässt sich diese Situation verbessern? Der Autor gibt zu Beginn einen Überblick über den Stand der Technik bei der inhaltsbasierten Bildersuche. Anschließend wird beschrieben, wie sich diese mit dem Prinzip des Relevance Feedbacks kombiniert lässt, bei dem Suchergebnisse vom Be nutzer bewertet werden, um ihre Qualität zu verbessern. Besonderes Augen merk liegt auf der Integration mit eventuell vorhandenen Metadaten am Beispiel einer hierarchisch klassifizierten Bildersammlung. Eine Evaluation der vorgestellten Ansätze rundet die Arbeit ab. Das Buch richtet sich an Infor matiker, sowohl mit wissenschaftlichem als auch technischem Hintergrund, die auf dem Gebiet der Informationsgewinnung und -suche tätig sind.
Autorenporträt
Dipl.-Inf.,Studium der Informatik an der Technischen Universität Dresden. Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Softwaretechnologie der Technischen Universität Dresden.