Inhaltsbasierte Bildsuche

Seminar Inhaltsbasierte Bildsuche (2+2 SWS) WS 04/05

Der Lehrstuhl für Mustererkennung und Bildverarbeitung bietet im WS 04/05 ein Seminar mit dem Thema "Inhaltsbasierte Bildsuche" (2 SWS) sowie Übungen zum Seminar (2 SWS) an.

Motivation und Ziel:

Die Flut an digitalen Bildern im kommerziellen und privaten Bereich macht Verfahren nötig, die es ermöglichen, effizient nach Bildern in großen Datenbanken zu suchen. Die Verwendung von Schlagwörtern für die Suche ist in vielen Fällen nicht möglich, weil die Bildannotation zu aufwändig/teuer bzw. zu ungenau ist. In diesem Seminar werden Methoden behandelt, wie die Suche auf Grund von Informationen, die direkt aus den Bildern gewonnen werden, erfolgen kann. Auch Themenbereiche wie Featureauswahl und -fusion bzw. Evaluation sollen behandelt werden.

Um dieses spannende Gebiet nicht nur theoretisch zu erfahren, sind zu jedem Thema entsprechende Algorithmen zu implementieren und auf einer von uns vorbereiteten Bilddatenbank zu testen. Das Seminar kann eine fundierte Grundlage für eventuelle spätere Studien- oder Diplomarbeiten auf diesem Gebiet bilden.

Ablauf:

*	Die Themenvergabe sowie Festlegung der Seminartermine fand in der Vorbesprechung statt.
*	In den folgenden zwei Veranstaltungen (29.10. und 05.11.) gab es einführende Vorträge zu dem Gebiet.
*	Zu den ausgegebenen Themen war jeweils ein 45 minütiger Vortrag auszuarbeiten und eine kurze, schriftliche Ausarbeitung abzugeben.
*	Dem eigenen Themengebiet entsprechend waren Algorithmen zu implementieren und auf die Bilddatenbank anzuwenden. Entsprechende Ergebnisse sollten diskutiert und interpretiert werden.

Eckdaten:

Zeit:	Fr. 15 hct
Raum:	Geb. 101, SR 00-010/1
Vorbesprechung:	Fr. 22.Oktober 2004, 15 hct
Adressaten:	Studenten der Informatik, Mathematik, Physik, Mikrosystemtechnik
Organisation:	Alexandra Teynor (teynor at informatik.uni-freiburg.de)

Termin	Thema	Folien/Code	Bearbeitung	Betreuer

29.10.04	Einführungsvortrag	.pdf	A. Teynor	A. Teynor
05.11.04	Einführungsvortrag	.pdf	A. Teynor	A. Teynor
19.11.04	Evaluierungsmethoden für die Bildsuche	.html	H. Tessendorf	A. Teynor
26.11.04	Bildsuche mit Farb Co-occurrence Matrizen	.pdf/.zip	M. Temerinac	G. Brunner
03.12.04	Bildsuche mit Farbmomenten	.pdf	C. Sommer	G. Brunner
10.12.04	Texturmerkmale für die Bildsuche	.pdf	S. Baumann	A. Teynor
17.12.04	Kantenbasierte Merkmale für die Bildsuche	.pdf	M. Spiller	A. Halawani
22.12.04	Invariante Merkmale für die Bildsuche	.pdf	M. Hopert	A. Halawani
10.01.05	Ähnlichkeitsbestimmung von Bildern	.pdf/.zip	B. Frank	L. Setia
14.01.05	Relevance feedback Methoden	.pdf	J. Eckert	L. Setia
21.01.05	Feature selection in image retrieval	.ppt	K. Zapien	L. Mei
21.01.05	Feature fusion in image retrieval	.pdf	S. Schulz	L. Mei
04.02.05	Vector quantization in image retrieval	.pdf	S. Böhmer	Z. M. Lu
04.02.05	Compressed domain image retrieval	.pdf	C. Ott	Z. M. Lu
11.02.05	Semantic based image retrieval	.pdf	F. Hofmann	Z. M. Lu
11.02.05	Watermarking technology used in CBIR	.pdf	H. Skibbe	Z. M. Lu
18.02.05	Abschlussveranstaltung		alle	A. Teynor

Allgemeine Literatur:

[1]	R. Veltkamp, H. Burkhardt, H. Kriegel (Eds.); State-of-the-Art in Content Based Image and Video Retrieval; Kluwer Academic Publishers, 2001
[2]	J. Eakins, M. Graham; Content-based image retrieval; Technical Report, University of Northumbria at Newcastle, 1999
[3]	W. Smeulders et al.; Content-Based Image Retrieval at the End of the Early Years, TPAMI Vol. 22, No. 12, Dec. 2000
[4]	Y. Rui, T. Huang, S. Chang; Image retrieval: Current techniques, promising directions and open issues; Journal of Visual Communication and Image Representation, 1999
[5]	R. Duda, P. Hart and G. Stork; Pattern Classification, Wiley Interscience, 01.
[6]	T. Deselaers, D. Keysers and H. Ney; Features for Image Retrieval: A Quantitative Comparision, DAGM 2004, Lecture Notes in Computer Science, vol. 3175, pages 228-236, 2004, .pdf