Forschungsprojekt

GraBS - Graph-Basierte Suche auf Multimedia Big Data

Seit einigen Jahren ist ein enormer Zuwachs an digitalen multimedialen Inhalten im Internet zu beobachten. Dies liegt sowohl an großen Foto- und Videoportalen wie Flickr und YouTube, als auch an der rasanten technischen Entwicklung und Verbreitung der verfügbaren mobilen Aufnahmegeräte. Digitalkameras haben ihre analogen Vorgänger heute nahezu abgelöst und Mobiltelefone besitzen heute in den meisten Fällen integrierte Kameras, die Bilder und Videos in guter Qualität aufnehmen können.

Die so rasch wachsende Fülle und Vielfalt digitaler Bilddaten schafft völlig neue Herausforderungen an die Verwendung, Verwaltung und Archivierung dieser Daten. Es müssen je nach Anwendung schnelle und intuitive Wege zur Verfügung stehen, um bspw. in einer Menge von mehreren hunderttausend Bildern das Gesuchte zu finden oder thematisch verwandte Bilder zu gruppieren. Ein möglicher Ansatz hierzu ist die textuelle Annotation der Bilder mit entsprechenden Zusatzinformationen, was jedoch mit einem erheblichen manuellen Aufwand verbunden ist. Einen wesentlich benutzerfreundlicheren Ansatz stellen Verfahren dar, die direkt den visuellen Inhalt der Bilder für die Verwaltung und Suche nutzbar machen können.

Diese sog. inhaltsbasierte Bildsuche ist schon seit einigen Jahren ein aktives Forschungsgebiet, jedoch sind bisher entwickelte Techniken bis heute nur vereinzelt in kommerziellen Systemen nutzbar. Zudem ist die Leistungsfähigkeit solcher Systeme meist auf wenige Anwendungsfälle beschränkt. Weiterhin vergleichen bisherige inhaltsbasierte Suchsysteme die jeweilige Anfrage (Query) mit den indizierten Daten, berücksichtigen jedoch nicht die Ähnlichkeit der indizierten Daten zueinander. Die Erforschung und Realisierung eines prototypischen Systems zur inhaltsbasierten Bild- und Videosuche, welches auch die Intrasimilarität der indizierten Daten mittels eines Graphen berücksichtigt ist das Hauptziel von GraBS.

GraBS wird gefördert durch die Stiftung Rheinland-Pfalz für Innovation unter Förderkennzeichen 961-38 62 61 / 1143.

Kontakt

Ansprechpartner: Dr. Christian Schulze
Projektleitung: Dr. Christian Schulze

Beteiligte Forschungsbereiche