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Medappp (Fach) / Multimedia retrieval (Lektion)
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- information retrieval? repräsentation, abspreicherung, organistion und zgriff von infos comptergeschützte schen nach komplexen inhalten ntzer hat infobeddürürfnis was befriedigt werden soll keine einschränkng von inofs retriveal: austaasch datenbac -> gehirn
- innformation retrival system? indexing (darstellen von dokumenten) search information (darstellen von infobedrüfissen) dearching (darstellen der doknemnte an darsteööng dder bedürfnisse anpassen) feedback index language construction (gerneiren von regeln für die darstellung)
- information? "wissen in aktion" wissen dass für aktuelle problemsituation benötigt wird wissen ist lückehaft -> brauch datnebnk um lücke z füllen infos=nutzbares wissen
- ir-prozess? anwender stellt suchanfrage obejkt hat bereits verarbetiet mmaterial ablgeich der daten mit der suchanfrage vergelichbare daten werden angezeigt anwedner entnimmt infos
- itaration? iterativer prozess: anfrarage wird immer weiter bearbeitet wenn das ergenbiss nicht zfiredenstellend is
- systemkomponenten textrretrievalsystem anfrage oder dokmente textrtransformationen anfragepräsentation oder dokumentpräs matching ranking pseudo feedback ergebnisanzeige feedback vom anwender
- welche textransofrmation im ir verwedent tokenisierung - wort term token type - zerlegng des tetes in seine wörter stoppwortliste - wörter die sehr oft vorkommen, aber keine große bedeutng tragen werde im transfer entfertn stammformreduktion - rückfürhng auf wortstämme kompositazerlegung - umsetung von zsgesetzten wörtern in einelne wörter
- stammformreduktion im engl und deutschen durch algorithus der sprachspezifisch ist andere bildng der wörter
- aufbau invertierte list index von wörtern oder termen verweisen auf einzelne einträge von dokumenten
- exact mathc, partial match alle wörter müssen gefnde werden auch ähnlich wörter werden akzepitert
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- probleme bei booleschem retrieval verknüpgen von wörerter mit booleschen operatoren und oder nicht können nadere zsammenhänge entstehn wenn ntezr diese nicht kent
- inversive dokmentfrequenz teil des partial match retrieval bestimmung der spezifität eines termes gewichtung einzelner terme
- relevenaz feedback- vs pseudo relevanz feedback pf: feedback ohne anwender. automat. extrahierung von termen, die zur suchanfrage passen, af die der nwender nicht gekommen ist. rf feedback durch anwednder, re-ranking findet statt
- schwirigkeit bei mltimedia retrievl vagheit bei bildern höher als bei texten semantik hängt startk vom kontext und subjekt ab keine analoge einheit zu wort und satz keine eindetige ähnlichkeiten
- open source für retrieval apache lucence
- komponenten pache lucene analyer indexer searcher
- modelle des content absed image retrieval cbir color based modelling: farbverteilng farbwerte texture based modelling: textren werden anlysiert shape based modeling: kanten werden untersucht spatial based modeling: raäumliche verteilung zusammenhang: spatial geht nicht ohhne mind einens der drei kategorien struktureigenschaftn af alle andern afgebaut : layot
- cbir anfragen? query by example: wenn man eine anrage durch ein besipielbild query by sketching wenn man etwas malt kommt etl ein ergebnis heraus
- ähnlichkeitsvergleich von bildern über histogramme festlegng der fabranzahl auswahl des farbrams bestimmung des bins matching
- textureigenschaften grobkörnigkeit rauheit, kontrast, komplexität, richutng, linearität, regelmäßigkeit, zfälligkeit
- indexierung bei videoretrival video stram : low level feature extraction -> shot detection -> key frame -> high level feature recogniton -> index low level feature extraction + shot detection: kein ganzes video sondern hier nr eintenlnens bild herasgenommen, was alles repräsentiert high level feature recognitionbildbetrachtung objekterkennng personen bewegungen etc, hädig verwender für verhaltensanalye
- musikretrieval 1. ganz normal über text query by humming hemmnis vor dem pc z singen lösung parson code
- aksuteische merkmal des contetn based audio retrieval latsärke tonhöhe helligeit bandbreit harmonie zeitliche variation : varinaz mittelwert autokorrelation
- indexierung des speech retrieval 1. audiostrom 2. sprecherkennn 3. spracherkennng 4. transkriotion 5. indeierng
- spracherkennung bei cmu sphinx ausirostrom, akustisches modell, laute, phonteisches wörterbuch -> wörter -> sprachmodell -> text phonetscihes wörterbch: welches wort könnte z sinal passen cmu sphinx reihe von algortizem und dazu modelle
- gütermaße evaluation von retrievalsystemen vollsätändigkeit genaigkeit