Suchen und Finden im Collaborative WorkspaceI E ziente Suchstrategien werden immer wichtiger I...

Gliederung Einführung Anwendungsszenarien Eigener Ansatz Ziele Zusammenfassung

Suchen und Finden im Collaborative Workspace

Raoul Pascal Pein

Department Informatik HAW Hamburg

24. November 2006

Raoul Pascal Pein Hochschule für Angewandte Wissenschaften HamburgSuchen und Finden im Collaborative Workspace


Einführung

AnwendungsszenarienTextbasiert (�klassisch�)OrtsbezogenBildsucheLow-Level Ansatz

Eigener AnsatzArchitekturSkalierung

ZieleMasterprojekt



Motivation

�Content that cannot be easily found is like content that does notexist, [...]. The easier it becomes to produce content, the faster theamount of content grows and the more complex the problem ofmanaging content gets.�

Fernando Pereira, Rob Koenen



Problem im Collaborative Workspace

Wo sind die Informationen, die ich benötige?



Textbasiert (�klassisch�)

Google Desktop Search



Textbasiert (�klassisch�)

Beagle Desktop Search



Ortsbezogen

GoogleMaps



Ortsbezogen

Rescue

Arbeit mit interaktiven ÜbersichtskartenSuche von:

I SensordatenI PositionsabhängigI Überschreitung von

SchwellwertenI KamerasI Einsatzkräften



Bildsuche

F-SpotTags, Timestamps



Bildsuche

FlickrSets, Groups, Tags, Timestamps, Geotags



Bildsuche

Content Based + Text/Tags

Benutzer kann Bilder in einem groÿen Bestand ansehen und auchgezielt nach diversen Kriterien suchen und �ltern

I SchlagworteI KategorienI InhaltsbasiertI Eigene Zeichnung

Zusätzliche Annotation währendder Benutzung denkbar



Low-Level Ansatz

Virtuelle Verzeichnisse

I Auf Dateisystemebene (z.B. Samba Share)I Vorde�nierte Suchanfrage für ein VerzeichnisI Inhalt repräsentiert SuchergebnisI Für Anwendungen vollkommen transparentI Bei Änderungen der Datenbasis automatische Aktualisierung

Beispiel: �intelligente Wiedergabeliste� bei iTunes



Architektur

Position im Gesamtprojekt

Presentation Layer(Philipp)

Blade Server

Persistence Layer(Mykhaylo)

RetrievalServer

Servlets

User Interface

FS

HTTP

FSNASetc.

DBIndex

FSNASetc.



Architektur

Retrieval Architektur

Blade Server

RetrievalServer

Administration

Daemon

Beagle

notify

RetrievalClient

Servlets

externalUIexternal

UIexternalUI

Persis-tence

textual query

VirtualFolder



Architektur

Besonderheiten beim Content Based Image Retrieval

I Suche nach Ähnlichkeit statt Identität (über Aspekte wieHistogramme, Formen, ...)

I Keine scharfen De�nitionen von Richtig und FalschI Suchanfragen können nur näherungsweise gestellt werdenI Ergebnisse sind �eher richtig� und �eher falsch�

I Qualität hängt stark von den zu Grunde liegenden Aspekten ab

Wie erhält man ein brauchbares Ranking?



Architektur

Beispielaspekte

Universelle AspekteI SchlüsselwörterI SemantikI Kategorien/TagsI Erstellungsdatum/Zeitpunkt

Bildspezi�sche AspekteI HistogrammeI FormenI Wavelets



Architektur

Berechnung der kombinierten Ähnlichkeit

rx =1∑n

f =1 w f ∗n∑

f =1w f ∗ r fx

n Anzahl der verschiedenen Bildaspektex Ein Bild aus dem Datenbestandrx �Ranking� (Ähnlichkeitsmaÿ) zwischen Anfrage und Bild xf �Feature� (Vergleichsaspekt)

w f Gewichtung eines Aspektsr fx Teilranking für Bild x bezogen auf Aspekt f



Skalierung

Probleme bei der Skalierung

I Indexerstellung gerade bei hochaufösenden Bildern teuerI Eine perfekte Ähnlichkeitssuche benötigt einen kompletten

Scan über alle DatenätzeI Rankingaufwand steigt linear mit der Anzahl der Datensätze



Skalierung

Load BalancingMehrere Server können sich Aufträge auf einfache Weise teilen:

IndexCache

IndexCache

IndexCache

RetrievalServer 1

Servlets

IndexBlackboard(e.g. Java Space)

RetrievalServer 2

RetrievalServer 3

SubQuery

SubQuery

SubResult

SubResult

Result



Skalierung

Suchraum eingrenzen

ProblemÄhnlichkeitssuche lässt sich nicht direkt auf einfache Indexeabbilden. Praktisch jeder Vergleich liefert eine Ähnlichkeit > 0,0.Dadurch existieren keine klaren Grenzen, welches Objekt in dieErgebnismenge gehört.

Lösungsansätze

I ClusteringI Mehrdimensionale SuchbäumeI �harte� Filter (Keywords, Kategorien, Tags)



Masterprojekt

Prototyp

I Integration in gemeinsames ProjektI Ähnlichkeitssuche über extrahierte AspekteI Textsuche extern z.B. über BeagleI Semantische Beziehungen z.B. über Topicmaps (TopicSEEK)I Automatische Erfassung von Meta/IndexdatenI Manuelle Erweiterung/Verfeinerung der IndexdatenI Samba-Shares als low-level Schnittstelle



Masterprojekt

Risiken

I Evaluierung von CBIR generell schwierig, da es keineReferenzprojekte gibt

I Samba-Shares möglicherweise extrem aufwändig zuimplementieren

I O�en zugängliche Systeme können mit �Müll� ge�utet werden(z.B. Wikis)



Masterprojekt

Evaluierung der kombinierten Suche

Möglicher Ablauf

1. Interne Auswahl eines zufälligen Bildes2. Suche mit vorgegebenen Parametern (Einzelaspekt,

Kombination)3. Präsentation der Ergebnismenge4. Versuchsperson selektiert Ergebnisse, die sie als ähnlich ansieht5. Nächstes Bild

Die erhaltenen Daten können bei ausreichend vielenTestdurchläufen statistisch ausgewertet werden.



ZusammenfassungDie zu bewältigenden Datenmengen wachsen ständig, auch imprivaten Bereich

I Kurze Wege zu den Daten werden benötigtI Einfache hierarchische Dateisysteme reichen nicht mehr ausI E�ziente Suchstrategien werden immer wichtigerI Systembedingt können bei der Suche Daten �verschwinden�

I Auf Geschwindigkeit optimierte Indexe können inkonsistent seinI Inhaltbasierte Suche bei Bildern, etc. ist nicht eindeutig

�Content that cannot be easily found is like content that does notexist, [...].�

Fernando Pereira, Rob Koenen


Anhang

Weiterführende Literatur

Weiterführende Literatur I

J.P. Eakins, M.E. GrahamContent-based Image Retrieval. A Report to the JISCTechnology Applications ProgrammeUniversity of Northumbria at Newcastle, 1999

Andreas ChristensenSemantische Anreicherung von Suchanfragen auf Basis vonTopic MapsHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, 2005

Raoul Pascal PeinMulti-Modal Image Retrieval - A Feasibility StudyHochschule für Angewandte Wissenschaften Hamburg, 2006


Anhang

Weiterführende Literatur

Weiterführende Literatur II

I Beagle Desktop Searchhttp://beagle-project.org/Main_Page

I F-Spot - personal photo managementhttp://f-spot.org

I Flickrhttp://www.�ickr.com/

I Google Desktop Search / Google Mapshttp://www.google.com

I iTuneshttp://www.apple.com/de/itunes/jukebox/playlists.html


Anhang

Die letzte Seite

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