Diploma Thesis
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Interactive video retrieval
(2006)
The goal of this thesis is to develop a video retrieval system that supports relevance feedback. One research approach of the thesis is to find out if a combination of implicit and explicit relevance feedback returns better retrieval results than a system using explicit feedback only. Another approach is to identify a model to weight existing feature categories. For this purpose, a state-of-the-art analysis is presented and two systems implemented, which run under the conditions of the international TRECVID workshop. It will be a basis system for further research approaches in the field of interactive video retrieval. Amongst others, it shall participate in the 2006 search task of the mentioned workshop.
Viele Probleme in der Aussagenlogik sind nur sehr aufwändig lösbar. Ist beispielsweise eine Wissensbasis gegeben, an die wir Anfragen stellen, wollen, so kann dies mitunter sehr mühsam sein. Um trotzdem effizient Anfragen beantworten zu können, hat sich die Vorgehensweise der Wissenskompilation entwickelt. Dabei wird die Lösung der Aufgabe in eine Offline- und eine Online-Phase aufgeteilt. In der Offline-Phase wird die Wissensbasis präkompiliert. Dabei wird sie in eine bestimmte Form umgewandelt, auf der sich die erwarteten Anfragen effizient beantworten lassen. Diese Transformation der Wissensbasis ist meist sehr aufwändig, muss jedoch nur einmalig durchgeführt werden. In der darauffolgenden Online-Phase können nun effizient Anfragen beantwortet werden. In dieser Diplomarbeit wird eine spezielle Normalform, die sich als Zielsprache der Präkompilation anbietet, untersucht. Außerdem wird die Präkompilation so in einzelne Schritte unterteilt, dass möglicherweise bereits nach einigen Teilschritten Anfragen beantwortet werden können.