Content-based Image Retrieval on the Web

NOVÁK, David, Michal BATKO and 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, p. 1-3. ISBN 978-3-642-00984-6.

Basic information

Original name

Content-based Image Retrieval on the Web

Name in Czech

Hledání obrázků dle obsahu v prostředí webu

Authors

NOVÁK, David (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), Michal BATKO (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Pavel ZEZULA (203 Czech Republic, belonging to the institution)

Edition

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

Publisher

CEUR Workshop Proceedings

---

Other information

Language

English

Type of outcome

Stať ve sborníku

Field of Study

10201 Computer sciences, information science, bioinformatics

Country of publisher

Austria

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

Publication form

printed version "print"

References:

URL

RIV identification code

RIV/00216224:14330/08:00024287

Organization unit

Faculty of Informatics

ISBN

978-3-642-00984-6

Keywords in English

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

Tags

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

Tags

International impact, Reviewed

---

Abstract

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.

In Czech

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.

---

Links

GD102/05/H050, research and development project	Name: Integrovaný přístup k výchově studentů DSP v oblasti paralelních a distribuovaných systémů Investor: Czech Science Foundation, Integrated approach to education of PhD students in the area of parallel and distributed systems
GP201/08/P507, research and development project	Name: Komplexní podobnostní dotazy nad rozsáhlými objemy dat Investor: Czech Science Foundation, Complex similarity searching in very large data collections
1ET100300419, research and development project	Name: Inteligentní modely, algoritmy, metody a nástroje pro vytváření sémantického webu Investor: Academy of Sciences of the Czech Republic, Intelligent Models, Algorithms, Methods and Tools for the Semantic Web (realization)