Vorlesung Datenbanken II SS 2006
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- Bastian Lehmann
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1 Vorlesung Datenbanken II SS Vorlesung Datenbanken II SS 2006 Sven Wachsmuth, Technische Fakultät, AG Angewandte Informatik
2 Vorlesung Datenbanken II SS Suche in Bilddatenbanken Verschlagwortete Systeme einfache und effektive Suche auf der Basis von Schlüsselwörtern (bag-of-words Annahme Suche in Textdatenbanken) Annotation is extrem... aufwendig, anwendungsspezifisch, subjektiv Inhaltsbasierte Systeme (Suche direkt über Bildinformation)
3 Vorlesung Datenbanken II SS Suche in Bilddatenbanken Verschlagwortete Systeme einfache und effektive Suche auf der Basis von Schlüsselwörtern (bag-of-words Annahme Suche in Textdatenbanken) Annotation is extrem... aufwendig, anwendungsspezifisch, subjektiv Inhaltsbasierte Systeme (Suche direkt über Bildinformation)
4 Vorlesung Datenbanken II SS Suche in Bilddatenbanken Verschlagwortete Systeme einfache und effektive Suche auf der Basis von Schlüsselwörtern (bag-of-words Annahme Suche in Textdatenbanken) Annotation is extrem... aufwendig, anwendungsspezifisch, subjektiv Inhaltsbasierte Systeme (Suche direkt über Bildinformation)
5 Vorlesung Datenbanken II SS Suche in Bilddatenbanken Inhaltsbasierte Systeme Suche nach ähnlichen Bildern auf der Basis von Bildmerkmalen (z.b. Farbe, Textur, etc.) Semantic gap: semantische Lücke zwischen... der Bildbetrachtung des Benutzers und der Bildbeschreibung des Systems Einfacheres Problem: Wiederfinden identischer Bildausschnitte (Objekt-(Individuum-)Erkennung)
6 Vorlesung Datenbanken II SS Suche in Bilddatenbanken Inhaltsbasierte Systeme Suche nach ähnlichen Bildern auf der Basis von Bildmerkmalen (z.b. Farbe, Textur, etc.) Semantic gap: semantische Lücke zwischen... der Bildbetrachtung des Benutzers und der Bildbeschreibung des Systems Einfacheres Problem: Wiederfinden identischer Bildausschnitte (Objekt-(Individuum-)Erkennung)
7 Vorlesung Datenbanken II SS Suche in Bilddatenbanken Inhaltsbasierte Systeme Suche nach ähnlichen Bildern auf der Basis von Bildmerkmalen (z.b. Farbe, Textur, etc.) Semantic gap: semantische Lücke zwischen... der Bildbetrachtung des Benutzers und der Bildbeschreibung des Systems Einfacheres Problem: Wiederfinden identischer Bildausschnitte (Objekt-(Individuum-)Erkennung)
8 Vorlesung Datenbanken II SS [Nistér & Stewénius, 2006]
9 Vorlesung Datenbanken II SS [Nistér & Stewénius, 2006]
10 Vorlesung Datenbanken II SS [Nistér & Stewénius, 2006]
11 Vorlesung Datenbanken II SS Objekterkennung als Datenbankproblem Object Database Verify Objects Recognized Objects Hypothesize Objects Canditate Objects Group Features Primitives Input Image Extract Features Image features
12 Vorlesung Datenbanken II SS Objekterkennung als Datenbankproblem Object Database: Bilder Features: Merkmalsvektoren pro Bild Grouping: Indexierung durch alle Merkmale im Bild Hypotheses: Suche nach ähnlichem Index in DB Verifikation: Filterung der n-besten Antworten
13 Vorlesung Datenbanken II SS Objekterkennung als Datenbankproblem Object Database: Bilder Features: Merkmalsvektoren pro Bild Grouping: Indexierung durch alle Merkmale im Bild Hypotheses: Suche nach ähnlichem Index in DB Verifikation: Filterung der n-besten Antworten Performanz: Wie können wir eine möglichst genaue Antwort erreichen? Effizienz: Wie können wir akzeptable Antwortzeiten (1 5 sec) erreichen?
14 Vorlesung Datenbanken II SS Bildmerkmale SIFT-Merkmale
15 Vorlesung Datenbanken II SS : vocabulary tree Aufbau des vocabulary-tree
16 Vorlesung Datenbanken II SS : Scoring Bilddarstellung: Histogramm über Knoten des vocabulary tree Anfrage-Bild: q = (q 1,..., q K ) mit q i = n i w i DB-Bild: d = (d 1,..., d K ) mit d i = m i w i mit n i, m i Anzahl des Auftretens von Deskriptorvektoren des Anfrage- bzw. DB-bildes mit einem Pfad durch Knoten i. N : #Bilder in DB w i = ln N i : #Bilder mit Deskriptor-Pfad durch i
17 Vorlesung Datenbanken II SS : Scoring s(q, d) = q q d d Wie können wir diese Formel effizient auf dem vocabulary tree auswerten? Dort sind für ein q i 0 alle Bilder eingetragen mit d i 0. Daher Zerlegung der Summe: q d p p = X q i d i p = X q i p + X d i p + X q i d i p i i d i =0 = q p p + d p p + X = 2 + X i q i 0,d i 0 i q i 0,d i 0 i q i =0 i q i 0,d i 0 ( q i d i p q i p d i p ) ( q i d i p q i p d i p )
18 Vorlesung Datenbanken II SS : Scoring s(q, d) = q q d d Wie können wir diese Formel effizient auf dem vocabulary tree auswerten? Dort sind für ein q i 0 alle Bilder eingetragen mit d i 0. Daher Zerlegung der Summe: q d p p = X q i d i p = X q i p + X d i p + X q i d i p i i d i =0 = q p p + d p p + X = 2 + X i q i 0,d i 0 i q i 0,d i 0 i q i =0 i q i 0,d i 0 ( q i d i p q i p d i p ) ( q i d i p q i p d i p )
19 Vorlesung Datenbanken II SS Generierung von Anfrage Hypothesen Vorverarbeitung (offline) 1 Generierung des vocabulary tree (ca Bilder, 128 dim. Merkmale, Tiefe 6, Verzweifungsfaktor 10) 2 Merkmalsberechnung auf DB (6376 Bilder, ca. 2,5 Tage mit Specherung in DB). 3 Generierung des inverted file, Berechnung der Knotengewichte w i, Speicherung der term frequencies m i.
20 Vorlesung Datenbanken II SS Generierung von Anfrage Hypothesen Abfrage (online): 1 Berechnung der Merkmale (0.2 sec) 2 Für jedes Merkmal berechne Pfad im vocabulary tree, Akkumulation der Bewertungen (6376 DB-Bilder, ca. 0.7 sec) 3 Zugriff auf n Bilder mit maximal akkumulierter Bewertung (ca. 10 msec pro Bild)
21 Vorlesung Datenbanken II SS Performance Ergebnisse (Recall-Rate)
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R a i n e r N i e u w e n h u i z e n K a p e l l e n s t r G r e v e n T e l / F a x / e
R a i n e r N i e u w e n h u i z e n K a p e l l e n s t r. 5 4 8 6 2 8 G r e v e n T e l. 0 2 5 7 1 / 9 5 2 6 1 0 F a x. 0 2 5 7 1 / 9 5 2 6 1 2 e - m a i l r a i n e r. n i e u w e n h u i z e n @ c
S o n n t a g, 5. A u g u s t
S o n n t a g, 5. A u g u s t 2 0 1 8 R ü c k b l i c k, A b s c h i e d, v i e l p a s s i e r t u n d k e i n e Z e i t D r e i M o n a t e s i n d v e r g a n g e n, v o l l g e s t o p f t m i t s
S o n n t a g, 2 6. N o v e m b e r
S o n n t a g, 2 6. N o v e m b e r 2 0 1 7 A u s f l u g n a c h N e v a d a u n d A r i z o n a D e r g r o ß e S o h n u n d i c h g i n g e n a u f e i n e F a h r t i n R i c h t u n g N e v a d a
F r e i t a g, 3. J u n i
F r e i t a g, 3. J u n i 2 0 1 1 L i n u x w i r d 2 0 J a h r e a l t H o l l a, i c h d a c h t e d i e L i n u x - L e u t e s i n d e i n w e n i g v e r n ü n f t i g, a b e r j e t z t g i b t e
L 3. L a 3. P a. L a m 3. P a l. L a m a 3. P a l m. P a l m e. P o 4. P o p 4. L a. P o p o 4. L a m. Agnes Klawatsch
1 L 3 P 1 L a 3 P a 1 L a m 3 P a l 1 L a m a 3 P a l m 2 P 3 P a l m e 2 P o 4 L 2 P o p 4 L a 2 P o p o 4 L a m 4 L a m p 6 N a 4 L a m p e 6 N a m 5 5 A A m 6 6 N a m e N a m e n 5 A m p 7 M 5 A m p
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