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.
Die Leistungsfähigkeit moderner Graphikkarten steigt zur Zeit schneller an, als die von CPUs. Dabei kann diese Leistung nicht nur zur Darstellung von 3D Welten, sondern auch für allgemeine Berechnungen (GPGPU) verwendet werden. Diese Diplomarbeit untersucht daher, ob mit Hilfe der GPU Volumendaten schneller gefiltert werden können, als mit der CPU. Dies soll insbesondere am Beispiel von Rausch-Filtern, die auf Videosequenzen angewendet werden, untersucht werden. Dabei soll das Video als Volumen repräsentiert und mit Volumenfiltern gefiltert werden. So soll eine höhere Qualität und eine kürzere Berechnungszeit als mit herkömmlichen CPU und Frame-basierten Verfahren erreicht werden, insbesondere auch bei den z.Z. stark aufkommenden hochauflösenden HDTV-Standards. Das Framework soll jedoch nicht auf Videosequenz-Bearbeitung beschränkt sein, sondern so konzipiert werden, dass es z.B. in bestehende Volumenvisualisierungssysteme integriert werden kann. Das Ziel der Arbeit ist die Einarbeitung in die notwendigen theoretischen Grundlagen, daran anschließend die prototypische Implementierung des Frameworks mit abschließender Bewertung der erreichten Ergebnisse insbesondere der Geschwindigkeit im Vergleich zu existierenden Systemen.
Ein Interpreter für GReQL 2
(2006)
Im Rahmen dieser Diplomarbeit wird die Auswertungskomponente fuer die Graphanfragesprache GREQL 2, welche von Katrin Marchewka beschrieben wurde, entworfen, welche Anfragen diese Sprache interpretiert. Die Auswertungskomponente besteht aus den Bausteinen Auswerter, Parser, Optimierer, Funktionsbibliothek und dem Containerframework JValue. Der Parser wurde bereits von Katrin Marchewka implementiert, der Optimierer bleibt einer Anschlußarbeit vorbehalten. Innerhalb dieser Arbeit werden die Bausteine Auswerter, Funktionsbibliothek und JValue als Prototypen implementiert. Aufgrund der Erfahrungen mit der Auswertungskomponente fuer den GREQL 2-Vorgaenger GREQL 1 ist das Primaerziel dieser Arbeit der Entwurf einer sauberen, klaren, erweiterbaren und zukunftsfähigen Architektur, wobei die aktuellen Prinzipien der Softwaretechnik beüecksichtigt werden sollen.
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.
This document presents a concept of a "web usage mining system". The main purpose of this work is to cover situations, in which high traffic will cause traditional approaches to collapse. Therefore, it presents several measuring methods and acquisition techniques, and provides strategies that allow pertinent storage and querying complexity even in high traffic domains.