Content-based Image Retrieval on the Web

NOVÁK, David, Michal BATKO a Pavel ZEZULA. Content-based Image Retrieval on the Web. In Proceedings of the Poster and Demonstration Paper Track of the 1st Future Internet Symposium (FIS 2008). Vienna: CEUR Workshop Proceedings, 2008, s. 1-3. ISBN 978-3-642-00984-6.

Základní údaje

Originální název

Content-based Image Retrieval on the Web

Název česky

Hledání obrázků dle obsahu v prostředí webu

Autoři

NOVÁK, David (203 Česká republika, garant, domácí), Michal BATKO (203 Česká republika, domácí) a Pavel ZEZULA (203 Česká republika, domácí)

Vydání

Vienna, Proceedings of the Poster and Demonstration Paper Track of the 1st Future Internet Symposium (FIS 2008), od s. 1-3, 3 s. 2008

Nakladatel

CEUR Workshop Proceedings

---

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Stať ve sborníku

Obor

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Stát vydavatele

Rakousko

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Forma vydání

tištěná verze "print"

Odkazy

URL

Kód RIV

RIV/00216224:14330/08:00024287

Organizační jednotka

Fakulta informatiky

ISBN

978-3-642-00984-6

Klíčová slova anglicky

similarity search; content-based search; image search; large-scale search; distributed data structures

Štítky

content-based search, DISA, distributed data structures, image search, large-scale search, similarity search

Příznaky

Mezinárodní význam, Recenzováno

---

Anotace

V originále

We present and demonstrate capabilities of Multi-Feature Indexing Network (MUFIN), http://mufin.fi.muni.cz/. To achieve an independence of the similarity abstraction and the ability to process large collections of data, MUFIN is based on two basic paradigms: (1) the metric space model of similarity, and (2) the concept of structured Peer-to-Peer networks. In the demonstration we will show an interactive image retrieval system which indexes 50 million images - it is one or two orders of magnitude more than any other system designed to this purpose can do. Further more, the scalability of the system grows with constant complexity, which is very important for future internet technologies. To demonstrate the extensibility of the metric-based MUFIN approach we will show another prototype application: a face-recognition and retrieval system.

Česky

Tato práce prezentuje a demonstruje schopnosti systému Multi-Feature Indexing Network (MUFIN), http://mufin.fi.muni.cz/. K dosažení nezávislosti na konkrétní podobnostní abstraci a schopnosti zpracovávat velmi rozsáhlé kolekce dat využívá MUFIN dvou základních paradigmat: (1) metrický model podobnosti a (2) koncept strukturovaných Peer-to-Peer sítí. Při demonstraci systému ukážeme interaktivní systém pro vyhledávání v kolekci 50 milionů obrázků. Tato kolekce je o jeden nebo dva řády větší než v existujících podobných systémech. Navíc má systém prakticky konstantní škálovatelnost, což je velmi důležité pro budoucí internetové technologie. Pro demonstraci rozšiřitelnosti systému předvedeme jinou prototypní aplikaci: systém pro rozpoznávání a vyhledávání obličejů.

---

Návaznosti

GD102/05/H050, projekt VaV	Název: Integrovaný přístup k výchově studentů DSP v oblasti paralelních a distribuovaných systémů Investor: Grantová agentura ČR, Integrovaný přístup k výchově studentů DSP v oblasti paralelních a distribuovaných systémů
GP201/08/P507, projekt VaV	Název: Komplexní podobnostní dotazy nad rozsáhlými objemy dat Investor: Grantová agentura ČR, Komplexní podobnostní dotazy nad rozsáhlými objemy dat
1ET100300419, projekt VaV	Název: Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu Investor: Akademie věd ČR, Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu